MELBOURNE / LONDON (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz wird bereits für Früherkennung, Bildauswertung und personalisierte Behandlungsplanung in der Onkologie genutzt. Gleichzeitig prallen große Versprechen von „Heilung in fünf bis 10 Jahren“ auf die medizinische Realität: Krebs ist keine einzelne Krankheit, sondern ein Spektrum stark unterschiedlicher Subtypen. Ärztinnen und Ärzte nennen Effizienzgewinne als realistischeren Hebel als die Vision einer universellen KI-Therapie. Der Engpass liegt weniger bei der Modellleistung als bei Daten, Validierung, klinischen Studien und dem regulatorischen Weg bis zur breiten Anwendung.
Als ihre Großmutter June starb, war die Diagnose schonungslos: Der Krebs saß in der Bauchspeicheldrüse, die Überlebenschancen waren schlecht. Genau dieses Bild einer späten, plötzlich auftauchenden „Schatten“-Erkrankung steht stellvertretend für das Kernproblem, das sich durch viele KI-Debatten zur Onkologie zieht: In der Praxis geht es selten um eine einzelne Stellschraube, sondern um Ketten aus Erkennung, Diagnose, Therapieentscheidung und Nachsorge. Während große Tech-Unternehmen öffentlich von einer Heilung „in fünf bis 10 Jahren“ oder „in unseren Lebzeiten“ sprechen, berichten Krebsfachleute vor Ort von einem mühseligen, aber stetigen Fortschritt – und davon, dass die Medizin Komplexität nicht einfach wegoptimieren kann.
Technisch betrachtet ist der Ansatz zwar plausibel, aber er löst nicht automatisch die biologische Grundfrage. Krebs ist kein einheitliches Ziel, sondern ein Sammelbegriff für das unkontrollierte Wachstum abnormaler Zellen. Betroffen sind je nach Lokalisation unterschiedliche Organe und Gewebe – von Brust über Prostata bis hin zu Lunge, Gehirn oder Bauchspeicheldrüse. Dazu kommen genetische Veränderungen, unterschiedliche Zelltypen und variierende Therapieantworten. „Bis KI tatsächlich im großen Maßstab selbst denken und Experimente durchführen kann, bin ich nicht sicher, dass wir in den nächsten 10 Jahren eine Heilung für alle Krebsarten oder andere Krankheiten finden“, sagt Sherene Loi, medizinische Onkologin mit Schwerpunkt Brustkrebs am Peter MacCallum Cancer Centre in Melbourne. Ihre Kernaussage trifft auch strategisch: KI kann Arbeitsschritte beschleunigen, aber sie „verspricht“ nicht von allein eine universelle Lösung.
Besonders anschaulich wird das am Gehirn, wo die Tumorlandschaft außergewöhnlich divers ist. Felix Sahm, Neuropathologe am Universitätsklinikum Heidelberg, verweist darauf, dass es „mehr als 100 Tumorarten im Gehirn“ gebe – deutlich mehr als in einem anderen einzelnen Organ. Diese Vielfalt erschwert die Übersetzung von Laborerkenntnissen in klinisch robuste Entscheidungen. Gleichwohl haben sich die Überlebensraten über Jahrzehnte spürbar verbessert: Chemotherapie und Strahlentherapie haben solide Tumoren behandelbar gemacht, monoklonale Antikörper ermöglichen gezieltere Angriffe auf bestimmte Zellmerkmale, und neue Therapieansätze verändern die Spielregeln fortlaufend. In diesem Rahmen kann KI helfen, etwa indem sie Muster in Daten findet, die für Menschen zwar sichtbar sind, aber nicht zuverlässig quantifiziert werden können. Genau hier setzt die Bildgebung an.
In der Praxis profitieren viele Vorhaben vor allem dort, wo medizinische Daten bereits existieren: in CT-, Röntgen- oder Gewebebildern. Ajit Goenka, Radiologe und Nuklearmediziner an der Mayo Clinic in Minnesota, formuliert den Nutzen für Risikoerkennung, Detektion, Tumorcharakterisierung, Therapieauswahl und Monitoring. Sein Fokus auf Frühwarnsignale bei Bauchspeicheldrüsenkrebs begann bereits 2021, also lange vor dem breiten Hype um generative KI. Laut seiner Beschreibung fiel auf, dass manche Patientinnen und Patienten Monate oder Jahre vor der eigentlichen Diagnose CT-Scans hatten, die damals als unauffällig interpretiert worden waren. Die Hypothese: Mikroskopische, messbare Veränderungen könnten in der Bildstatistik stecken, aber dem menschlichen Blick entgehen. In einem Proof-of-Concept aus dem Jahr 2022 zeigten maschinelle Lernwerkzeuge tatsächlich, dass sie Bauchspeicheldrüsentumoren auch dann erkennen können, wenn die Region im klinischen Alltag „normal“ wirkt. Entscheidend ist dabei weniger das Schlagwort als die Frage, wie robust das Signal zwischen Einrichtungen reproduzierbar bleibt – denn genau dort entscheidet sich, ob aus einem Modell ein verlässliches klinisches Werkzeug wird.
Ein weiterer Strang geht über die reine Bildanalyse hinaus und zielt auf den gesamten Behandlungsablauf. Sahm leitet eine europäische multidisziplinäre Zusammenarbeit namens EUcanAI, in der eine agentische KI den Prozess von Hirntumoren und zentralnervösen Krebsarten verbessern soll. Die Idee dahinter: „Jeder einzelne Abschnitt dieser Reise wird durch den vorherigen informiert und informiert den nächsten Abschnitt der Sequenz“, wodurch der Ablauf effizienter, schneller und weniger belastend für Patientinnen und Patienten werden soll. Er nennt als Beispiel die Situation eines Jugendlichen mit Tumor im Hirnstamm, dessen Prognose nach Bildgebung und Alter zunächst ungünstig war. Nach Operation und Biopsie folgte eine schnelle Sequenzierung, um Mutationen zu identifizieren. Traditionell landen solche Ergebnisse bei Boards von Spezialistinnen und Spezialisten; in neueren Abläufen können Informationen zeitnah während des chirurgischen Eingriffs übermittelt werden – mit dem Ziel, Wartezeiten und Nebenaufwände zu reduzieren. In der Vision wäre der nächste Schritt noch stärker: Der Eingriff liefert Material und Bild, und KI-gestützte Analysen geben Hinweise zu Mutationsprofilen und potenziellen Wirkstoffklassen. Sahm betont aber, dass das bislang nicht der Routinebetrieb ist.
Gerade an diesem Punkt stoßen große Heilungsversprechen auf eine harte Wirklichkeit: KI kann Hypothesen schneller vorschlagen, aber sie ersetzt nicht die biologische Wahrheit und nicht den experimentellen und regulatorischen Abgleich. Dario Amodei, Leiter von Anthropic, sieht laut Berichtsperspektive innerhalb eines Jahrzehnts eine mögliche Heilung von Krebs; auch aus dem Umfeld anderer KI-Labs kommen vergleichbare Szenarien. Sam Altman wird zudem mit der Argumentation zitiert, dass Rechenleistung eine zentrale Rolle spiele: „Maybe with 10 gigawatts of compute, AI can figure out how to cure cancer, “ schrieb er. Gleichzeitig kontern Fachstimmen aus der Wissenschaft, dass man biologische Grundwahrheiten nicht einfach „rechnen“ könne. Emilia Javorsky, Ärztin und Wissenschaftlerin am Future of Life Institute, formuliert es pointiert: „We cannot compute the fundamental truth of biology, we can only measure it.“ Sie beschreibt außerdem, wie komplex der Weg von KI-gestützter Wirkstoffsuche zu einem tatsächlich zugelassenen Medikament ist – und dass nach langer AI-Drug-Discovery-Zeit ein entscheidender regulatorischer und klinischer Meilenstein fehlt. „AI can come up with a million hypotheses“, sagt Loi – „but we will still need humans to help understand which of them are true.“ Damit bleibt die strategische Schlussfolgerung für Unternehmen und Gesundheitssysteme klar: Der Mehrwert von KI liegt sehr wahrscheinlich zuerst in messbaren Effizienz- und Qualitätsgewinnen bei Diagnostik, Therapieplanung und Zugänglichkeit. Wer KI einkauft, sollte deshalb weniger nach dem einen „Krebsheil“-Demo suchen, sondern nach nachweisbaren Pfaden für Datenqualität, Validierung über Einrichtungen hinweg und eine realistische Integration in klinische Workflows.
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