Erklärbare KI unterstützt Therapieentscheidungen in der Uro-Onkologie

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Eine kürzlich veröffentlichte Studie, an der Wissenschaftler:innen der Universitätsmedizin Mainz und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), sowie maßgeblich auch Prim. Priv.-Doz. Dr. Thomas Höfner, FEBU, Leiter der Abteilung für Urologie und Andrologie am Ordensklinikum Linz Elisabethinen, beteiligt waren, demonstrierte erstmals das enorme Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Optimierung von komplexen Entscheidungsprozessen in der klinischen Onkologie.¹

Grundlage des Systems sind qualitätsgesicherte Patientendaten aus insgesamt 2.497 Behandlungsfällen von Patient:innen mit Urothelkarzinom oder Nierenzellkarzinom. Pro Patient:in wurden dabei über 90 klinische Parameter berücksichtigt. Das KI-Modell liefert sowohl allgemeine (z. B. “medikamentöse Therapie”) als auch spezifische Behandlungsempfehlungen (z. B. “Pembrolizumab”) und weist auch bei selteneren Therapieoptionen eine hohe Präzision auf. Besonders wichtig war den Studienautor:innen die Eklärbarkeit der Empfehlungen. Durch die SHAP-Methode (SHapley Additive exPlanations) können medizinische Fachkräfte nachvollziehen, welche individuellen Patientenmerkmale zu einer bestimmten Entscheidung geführt haben.

Praktisches Werkzeug: Die visuell aufbereitete Darstellung der Empfehlung erleichtert die praktische Anwendung im klinischen Alltag. Damit ist es laut Höfner erstmals möglich, KI-gestützte Therapieempfehlungen transparent, nachvollziehbar und damit klinisch verwertbar in den ärztlichen Entscheidungsprozess zu integrieren. Durch die zunehmenden wissenschaftlichen Erkenntnisse sind immer mehr Parameter zu berücksichtigen – hier kann das System als unterstützendes Werkzeug mit wenig Zeitaufwand eine zusätzliche Therapiemeinung abgeben. Die finale Behandlungsentscheidung verbleibt dabei selbstverständlich bei den behandelnden Teams.

Quelle: Medieninformation des Ordensklinikums Linz Elisabethinen, am 10. Juni 2025: “Weltpremiere: Erklärbare Künstliche Intelligenz unterstützt erstmals Therapieentscheidungen in der Uro-Onkologie”