KI im Gesundheitswesen: Neue Biomarker, Wirkstoffkandidaten und wachsende Verbreitung
Mehr als 80 % der US-Ärzte nutzen KI in ihrer Arbeit. KI deckt neue kardiale Biomarker auf und beschleunigt die Wirkstoffforschung, wobei der Markt für KI im Gesundheitswesen bis 2033 voraussichtlich 505,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird – doch Studien warnen vor Verzerrungen und schwindendem kritischem Denken.
Die Nutzung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ist rasant gewachsen: Laut einer Umfrage der American Medical Association gaben 2025 mehr als 80 % der US-Ärzte an, KI in ihrer Arbeit einzusetzen – mehr als doppelt so viele wie 2023. Mehr als 70 % der Befragten sagten, sie glauben, dass KI dazu beitragen kann, die Gesundheitsversorgung zu verbessern, insbesondere indem sie das System effizienter macht und Burnout reduziert. Darüber hinaus zeigen neue Forschungen, dass KI verborgene Krankheitsbiomarker aufdecken und die Wirkstoffforschung beschleunigen kann.
Forscher der University of California, Berkeley und kooperierender Einrichtungen trainierten ein Deep-Learning-Modell mit mehr als 440.000 Elektrokardiogrammen, die mit nationalen Sterberegistern in Schweden verknüpft waren. Das Modell entdeckte innerhalb routinemäßiger EKGs einen bisher unbekannten Biomarker, der Patienten mit einem außergewöhnlich hohen Risiko für plötzlichen Herztod identifiziert – viele von ihnen wären mit den derzeitigen klinischen Leitlinien nicht erkannt worden. In der Radiologie zeigen aktuelle Forschungen, dass KI-Systeme subtile Knochenmetastasen auf CT-Scans mit einer Genauigkeit erkennen können, die mit der erfahrener Radiologen vergleichbar ist oder diese übertrifft, und die Leistung von Radiologen verbessern können, wenn sie als Assistenzwerkzeug eingesetzt werden.
In der Wirkstoffforschung hat Mindbeam AI eine Kombination aus generativer KI, computergestützter Modellierung und virtuellem Screening eingesetzt, um 24 neuartige Wirkstoffkandidaten zu entwerfen und zu bewerten, die auf TRPV1 abzielen, einen Rezeptor, der an der Schmerzsignalübertragung beteiligt ist. Drei Leitverbindungen zeigten ein starkes Potenzial; eine wies eine günstige Balance aus vorhergesagter Wirksamkeit, Bioverfügbarkeit und Verträglichkeit auf. Die Arbeit zielt darauf ab, das Risiko einer Lebertoxizität anzugehen, das mit chronischer hochdosierter Einnahme von Paracetamol verbunden ist, einem der am häufigsten verwendeten rezeptfreien Schmerzmittel. „Dies ist erst der Anfang dessen, was über Paracetamol hinaus möglich ist“, sagte der Gründer und CEO von Mindbeam AI.
KI wird auch in die Infrastruktur klinischer Studien integriert, wo weiterhin Bedenken hinsichtlich der Gerechtigkeit bestehen. Ein Kommentar in Nature weist darauf hin, dass die Unterrepräsentation von ethnischen und rassischen Minderheiten, Frauen, älteren Erwachsenen, Schwangeren und sozioökonomisch benachteiligten Bevölkerungsgruppen in klinischen Studien ein chronisches Problem bleibt. Zu den dokumentierten Schäden gehören ein weit verbreiteter Gesundheitsmanagement-Algorithmus, der Gesundheitsausgaben als Proxy für den Bedarf verwendete und systematisch schwarze Patienten benachteiligte, sowie eine Auswertung von neun großen Sprachmodellen mit über 1,7 Millionen Ausgaben, die voreingenommene Empfehlungen für Fälle mit der Kennzeichnung „schwarz“, „obdachlos“ oder „LGBTQIA+“ ergab. Dieselbe Analyse argumentiert, dass angemessen regulierte KI auch Ungleichheiten verringern kann.
Der kommerzielle Markt spiegelt die rasche Verbreitung wider. Laut einem Bericht von Grand View Research wurde der globale Markt für KI im Gesundheitswesen für 2025 auf 36,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll von 50,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 505,6 Milliarden US-Dollar bis 2033 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,90 % im Prognosezeitraum entspricht.
Auch Branchenführer teilen den Optimismus. Mehr als 80 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen sagen, dass KI in diesem Jahr in verschiedenen Bereichen der Branche von unschätzbarem Wert sein wird, so der 2026 U.S. Health Care Outlook von Deloitte. KI hilft bereits bei der Routine-Dokumentation, analysiert die Krankengeschichte von Patienten, verbessert Flüssigbiopsien für Lungenkrebs oder Hirntumoren, beschleunigt MRT-Diagnosen, reduziert Fehlalarme und sagt Krankheitsrisiken voraus. Gleichzeitig haben Gesetzgeber Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre von Patienten und der Möglichkeit geäußert, dass KI-gesteuerte Systeme Vorurteile aufgrund von Rasse und Geschlecht enthalten oder verstärken; Senatsanhörungen haben sich mit der Integration von KI in das Gesundheitswesen befasst.
Allerdings deuten einige frühe Forschungen darauf hin, dass die Nutzung von KI kritisches Denken, Kreativität und die Entwicklung von Fähigkeiten untergraben kann. In einem Experiment am MIT aus dem Jahr 2025 war die Gehirnaktivität von Menschen reduziert, wenn sie einen Aufsatz mit KI-Unterstützung schrieben. Eine weitere Studie, die 370.000 College-Zulassungsaufsätze analysierte, ergab, dass die Bandbreite origineller Ideen nach dem Aufkommen generativer KI-Chatbots schrumpfte. Medizinpädagogen entwickeln Methoden, um KI zu integrieren und gleichzeitig kritisches Denken zu bewahren, beispielsweise indem Studierende KI-Ausgaben kritisieren oder Probleme ohne Laptops lösen.
KI ermöglicht auch personalisierte Behandlung auf individueller Ebene. Der CEO von OpenAI hob einen Fall hervor, in dem eine Person ChatGPT und andere große Sprachmodelle nutzte, um einen personalisierten mRNA-Impfstoff für seinen an Krebs erkrankten Hund zu entwickeln. Der Prozess umfasste Genomsequenzierung, Identifizierung einer c-KIT-Genmutation, Nutzung von AlphaFold zur Untersuchung des Proteinverhaltens und Entdeckung von Neoantigenen für das Impfstoffdesign. Die endgültige Behandlung kombinierte den maßgeschneiderten Impfstoff mit einem Tyrosinkinase-Inhibitor und einem PD-1-Inhibitor, wobei Zeitpunkt und Wechselwirkungen mithilfe von KI optimiert wurden. Der CEO merkte an, dass in jeder Phase menschliche Spezialisten erforderlich blieben.