ESMO 2026 Folge #2: KI in der Präzisionsonkologie

Hallo, hier ist wieder Harald Müller-Huesmann vom Europäischen Krebskongress aus Madrid. Und ja, erster Tag. Ich weiß gar nicht, ob ihr es mitbekommen habt: Ich bin auch Mentor der AIO, und da bin ich in der Leitgruppe KI und digitale Onkologie. Und bei mir sind heute Sophie Lugani und Kevin Fink. Die Sophie aus Berlin und der Kevin aus München, also Deutschland gut vertreten. Ja, liebe Sophie, herzlich willkommen als Stipendiatin der AIO auf dem ESMO. Wie gefällt es dir?

Vielen Dank. Mir gefällt es supergut. Ich freue mich, hier zu sein. Kurze Einleitung: Ich bin Assistenzärztin in Berlin in der Hämatologie und Onkologie und arbeite an vielen Forschungsprojekten zu KI in der Präzisionsonkologie. Deswegen ist der Kongress jetzt besonders spannend für mich.

Kevin, stell dich vor.

Ja, danke für die Einladung. Mein Name ist Kevin Fink. Ich bin in München an der LMU, und tatsächlich arbeite ich auch in der Präzisionsonkologie und auch im Kontext Clinical Data Science. Und der Kongress ist da natürlich eine super Gelegenheit, genau beides noch einmal zu sehen und zu kombinieren.

Da habt ihr ja beide so eines der Zukunftsfelder der Onkologie. Also, da bearbeitet ihr die Zukunft der Onkologie. Es wird immer molekulargetriebener, und es wird komplexer. Und da kann die KI uns hoffentlich unterstützen. Was machst du da, Sophie? Was ist dein Schwerpunkt?

Mein Schwerpunkt liegt darin, existierende KI-Systeme zu evaluieren und neue KI-Systeme zu entwickeln, die uns helfen, in der Präzisionsonkologie für jeden Patienten individualisiert die besten Therapieempfehlungen zu geben. Da habe ich unterschiedliche Projekte, zum Beispiel zur Patientenähnlichkeit in der Präzisionsonkologie, wo wir KI-Systeme nutzen wollen, um molekular und klinisch ähnliche Patienten zu finden und molekular stratifizierte Therapieempfehlungen im molekularen Tumorboard KI-gestützt zu tätigen.

Molekulare Tumorboards werden immer wichtiger. Kevin, du aus München bist da ja auch bei Ben Westphalen, einem der Vorreiter, der das so ein bisschen in Deutschland vorangetrieben hat. Was ist dein Schwerpunkt?

Ja, genau. Mein Schwerpunkt ist relativ ähnlich, mit einem anderen kleinen Fokus. Und zwar arbeiten wir daran, dass wir KI-Systeme benutzen, um mit diesen Large Language Models echte Weltdaten, also Real-World Data, nutzbar zu machen und besser zu verstehen, welche Patientinnen denn eigentlich profitieren, welche nicht profitieren. Und gleichzeitig entwickeln wir aber auch KI-Systeme, um eben unsere Entscheidungsfindung zu verbessern.

Hm, also das ist ja so ein sehr ähnlicher Fokus. Ja, super. Kanntet ihr euch denn vorher schon?

Nein.

Nein, das ist doch super. Dafür ist ja auch so ein Kongress da, dass man sich so miteinander vernetzt, miteinander redet und sagt: „Welche Projekte machst du denn?“, und Schnittmengen sieht. Und ja, das Rad muss nicht neu erfunden werden. Wir müssen es vielleicht nur schneller drehen. Was hast du dir noch alles angehört? Das ist dein erster europäischer Krebskongress, oder?

Ja, genau. Das ist das erste Mal. So ein großer Kongress mit vierzigtausend Leuten, das ist natürlich noch mal eine andere Hausnummer. Und was mir sehr viel Freude macht, ist, dass hier ein sehr großer Fokus auch auf KI-Themen liegt. Es gibt hier eine eigene Sessionreihe, die genau das Thema behandelt. Und da geht es um alles Mögliche, etwa um die beiden großen Themen Large Language Models und KI-Agenten, wie das in der Klinik implementiert werden kann und was es jetzt für Möglichkeiten gibt.

Ja, und bei dir, Sophie? Was waren da so deine Highlights hier bisher?

Genau. Einerseits würde ich mich anschließen: die Sessions zur KI-Implementierung in der Klinik. Gleichzeitig gab es auch viele interessante Sessions zur Nutzung von KI in der Forschung. Ich denke, das ist ein ganz großer Punkt. Können wir vielleicht auch noch mal separat drüber sprechen?

Gerne.

Genau. Und das waren die Sessions, die mich bisher besonders inspiriert haben.

Ein großes Thema, oder etwas, was mich auch immer umtreibt: Ihr seid ja an der Universität. Da geht es um Forschung und Wissenschaft. Du hast es eben schon angesprochen. Wie nutzt ihr selber als Assistenzärztinnen und -ärzte denn KI, und unterstützt euch da das Krankenhaus, oder nutzt ihr ChatGPT auf dem Handy?

Also, bei uns ist es so, dass wir wirklich großteils versuchen, validierte KI-Systeme zu nutzen, also so etwas wie OpenEvidence oder auch neue KI-Systeme von AMBOSS, die ja validiert wurden, gebenchmarkt wurden. Das heißt, da werden Daten an einen weitergegeben, die auf wirklichen wissenschaftlichen Publikationen basieren, was bei KI-Systemen wie ChatGPT oder Claude nicht immer gegeben ist. Das ist auf jeden Fall etwas, worauf wir sehr achten. Klinikeigene KI-Systeme gibt es auch, die angeboten werden. Die sind noch nicht in großem Umlauf. Es gibt viele einzelne Ärzte, die da schon Zugang haben, aber es ist noch nicht „on scale“ etabliert.

Wie ist das in München, Kevin?

Relativ ähnlich. Es ist so: Wir haben auch eigene LLMs und eigene KI-Systeme entwickelt. Die sind aber noch nicht so implementiert in der Klinik, dass wir die täglich nutzen. AMBOSS ist natürlich etwas, was wir auch häufig nutzen. Wir nutzen es sehr in der Forschung. Da benutzen wir unsere eigenen LLM-Systeme, die lokal laufen, das heißt, nicht mit dem Internet kommunizieren, sodass wir da eben auch den Patientenschutz und Datenschutz beachten können. Aber im Klinikalltag, wenn man mal schnell irgendwie eine Medikation nachschauen will und im Stress ist, dann ist es schon auch so, dass man vielleicht mal kurz bei Claude oder ChatGPT nachfragt.

Ja, so geht es mir ähnlich. Wir haben zumindest auch ein Anamnese-Tool, das bei den Gesprächen zuhört. Ich kann mich dann mehr auf den Patienten konzentrieren, und eine schöne Anamnese und auch ein Arztbrief werden verfasst. Das sind sicherlich auch schon Dinge, die ja immer häufiger in den klinischen Alltag kommen.

Ja, da haben wir tatsächlich sogar ein Tool, das an der LMU entwickelt wurde, das eben beim Arztbriefeschreiben auch unterstützt. Und es ist natürlich eine große Erleichterung. Ich glaube, genau diese Veränderungen müssen irgendwann in die Klinik kommen, um eben die ganzen organisatorischen Aufgaben und diese Hürden, die man so im Alltag hat, zu bewältigen, wo Stunden für Organisationsarbeit verschwendet werden. Genau da kann man, glaube ich, Ärztinnen und anderes Gesundheitspersonal unterstützen. Und ich glaube, das sind die Anwendungen, die wir brauchen in der Klinik.

Wie stellst du dir da die Zukunft vor, Sophie, als Assistenzärztin? Wo ist da dein Ziel?

Ich glaube, dass die KI die Arbeit von Ärzten deutlich effizienter machen wird. Aktuell, glaube ich, haben wir ein System, in dem die Medizin und die medizinische Versorgung von Patienten noch lange nicht ideal sind. Gerade in der Onkologie können wir nicht jeden Patienten individualisiert perfekt behandeln und alle Daten, die man gerne zum Patienten hätte, auch akkurat auswerten. Und ich glaube, gerade dieser Punkt – personalisierte Medizin, individualisierte Medizin, jeden Patienten exakt so behandeln, wie die neuesten Daten es nahelegen würden – ist etwas, was durch KI ermöglicht wird: dass individualisierte Medizin skalierbar wird.

Ja, interessant. Und Kevin, bei dir? Wie siehst du die Zukunft?

Genauso auch. Also, ich hoffe auch, dass wir durch die Umsetzung von KI-Systemen in der Klinik es schaffen, unsere Patienten besser zu verstehen und dann eben auch Therapieentscheidungen besser treffen zu können. Wir wollen natürlich unsere Arbeit effizienter machen, damit wir am Ende auch einfach mehr Zeit für den Patienten und mit den Patienten haben und wir die Medizin von morgen einfach durch KI unterstützen können.

Genau, das finde ich auch: unterstützen. Ich sage immer: Decision Support sollte eine KI machen, kein Decision Making. Und da arbeitet ihr voller Enthusiasmus daran, das auch in den klinischen Alltag und in die Forschung zu bringen. Sophie?

Genau, genau so etwas evaluieren wir gerade in Berlin auch im molekularen Tumorboard und in der Präzisionsonkologie im Rahmen einer klinischen Studie. Wir evaluieren sozusagen das KI-System und die Therapieempfehlungen durch das KI-System – ein Multi-Agenten-System, das wir entwickelt haben – im Vergleich zu den Therapieempfehlungen, die von den Experten im molekularen Tumorboard getroffen werden, und schauen dabei, wie gut das Ganze funktioniert. In ein paar Monaten haben wir da hoffentlich unsere ersten Ergebnisse.

Da bin ich sehr gespannt, denn so ein alter weißer Onkologe wie ich hat natürlich auch Tipps und Tricks und Kniffe, die die KI noch gar nicht kennen kann, weil sie gar nicht irgendwo niedergeschrieben oder wissenschaftlich untersucht worden sind. Kennst du das auch, Kevin?

Ja, ich glaube, dass das ein ganz kritischer Punkt ist, dass wir natürlich unterscheiden müssen: Was macht der Kliniker mit seiner Berufserfahrung? Was kann er wissen, was die KI vielleicht nicht weiß, weil es einfach implizites Wissen ist? Und ich glaube, dass das natürlich eine Hürde ist, an die KI stößt. Und ich glaube, die Zukunft wird zeigen, wie gut die KI da rankommt.

Ja, super. Heute Abend gehen wir gemeinsam mit der AIO, mit allen anderen Stipendiaten, Tapas essen. Ihr habt jetzt auch gemeinsam mit mir Tapas aus Madrid serviert. Dafür danke ich euch ganz herzlich. Ich wünsche euch noch unwahrscheinlich viel Spaß, einen ganz tollen Kongress. Und ja, ich bin gespannt, wohin euch euer Weg führen wird. Und dazu viel Erfolg und Spaß weiterhin.

Vielen Dank für die Einladung.

Auch von mir vielen Dank für die Einladung.