KI in der Medizin: Weit mehr als ein Sprachmodell

06.10.2026

Künstliche Intelligenz kann medizinische Bilder und Signale analysieren, Auffälligkeiten erkennen, große Datenmengen verarbeiten und unterschiedliche Informationen zusammenführen. Doch ihr Potenzial geht weit darüber hinaus. Prof. Dr. Andreas Maier, Leiter des Pattern Recognition Lab an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), forscht an Methoden des maschinellen Lernens und deren Einsatz in der Medizin. Im Interview erklärt er, warum medizinische KI den Menschen möglichst ganzheitlich betrachten sollte, weshalb Daten allein nicht ausreichen – und wie KI dazu beitragen könnte, Ärztinnen und Ärzte zu entlasten und wieder mehr Zeit für die persönliche Betreuung der Patientinnen und Patienten zu schaffen. 

Viele Menschen verbinden Künstliche Intelligenz vor allem mit Chatbots wie ChatGPT, die auf Large Language Models basieren. In der Medizin geht das Potenzial von KI weit über die Verarbeitung von Sprache hinaus. Warum ist es wichtig, medizinische KI breiter zu denken? 

Prof. Dr. Andreas Maier: In der medizinischen KI versuchen wir letztlich, den Patienten zu verstehen. Ein CT-Bild, ein EEG oder ein EKG bildet immer nur einen bestimmten Ausschnitt des Patienten und seines Gesundheitszustands ab. Ein EKG gibt beispielsweise Hinweise auf die Herzaktivität, ein EEG auf die Aktivität des Gehirns. Um eine Erkrankung wirklich zu verstehen, reicht eine einzelne Informationsquelle jedoch nicht aus. Auch Ärztinnen und Ärzte betrachten nicht nur ein Bild oder einen Messwert. Sie sprechen mit den Patientinnen und Patienten und beziehen deren Beschwerden und Wahrnehmungen in die Diagnose ein. 

Genauso sollten wir auch bei KI vorgehen. Es reicht nicht, nur einen Sensor, ein Bild oder einen Text zu betrachten. Wir brauchen ein möglichst ganzheitliches Verständnis. Dadurch können wir bessere Methoden entwickeln – von der Diagnose über die Behandlung bis hin zur Nachsorge. 

Wichtige Hinweise in medizinischen Daten sind für Menschen nicht immer unmittelbar erkennbar. Wo kann KI dabei helfen, auch sehr subtile Muster und Veränderungen zu erkennen? 

Prof. Dr. Andreas Maier: KI und maschinelles Lernen sind besonders gut darin, wiederkehrende Signale, Strukturen oder Muster zu erkennen. Das kann beispielsweise dann hilfreich sein, wenn sich eine Erkrankung in einem sehr frühen Stadium befindet und Veränderungen zunächst nur schwach ausgeprägt sind. 

Gleichzeitig müssen wir vorsichtig sein. Ein Algorithmus kann statistische Zusammenhänge erkennen, ohne zu verstehen, was tatsächlich dahintersteckt. Ein einfaches Beispiel: Die Schuhgröße lässt Rückschlüsse auf die Körpergröße zu. Da Männer im Durchschnitt größer sind als Frauen, kann die Schuhgröße statistisch auch Hinweise auf das Geschlecht geben. Der eigentliche Zusammenhang ist jedoch komplexer. Genau darin liegt eine Herausforderung: KI erkennt zunächst Korrelationen, versteht aber nicht automatisch die zugrunde liegenden Ursachen. Deshalb ist die enge Zusammenarbeit mit Ärztinnen, Ärzten und medizinischen Expertinnen und Experten so wichtig. Sie können beurteilen, ob ein erkanntes Muster medizinisch tatsächlich relevant ist. 

Ein Schwerpunkt Ihrer Forschung ist die medizinische Bildgebung. Welches Potenzial sehen Sie hier für KI? 

Prof. Dr. Andreas Maier: Ein großes Potenzial liegt in der Entlastung bei Routineaufgaben. KI kann bestimmte Analysen sehr schnell durchführen und Ärztinnen und Ärzten dadurch mehr Zeit für ihre Patientinnen und Patienten ermöglichen. 

Hinzu kommt, dass KI sehr große Datenmengen verarbeiten kann. Das könnte beispielsweise bei seltenen Erkrankungen hilfreich sein. Eine Ärztin oder ein Arzt hat eine bestimmte seltene Erkrankung im klinischen Alltag möglicherweise nur einmal gesehen oder kennt sie lediglich aus dem Lehrbuch. KI-Systeme könnten aus Daten unterschiedlicher Einrichtungen und Regionen lernen und dieses Wissen verfügbar machen. Gleichzeitig müssen die Trainingsdaten die Vielfalt der Menschen möglichst gut abbilden. Werden Algorithmen beispielsweise ausschließlich mit Daten aus einer bestimmten Region trainiert, funktionieren sie für die dort vertretene Bevölkerung möglicherweise besser als für andere Gruppen. Internationale Zusammenarbeit kann deshalb dazu beitragen, repräsentativere Systeme zu entwickeln. 

KI-Systeme lernen vor allem aus großen Datenmengen. Sollte medizinische KI zusätzlich Expertenwissen einbeziehen – und welchen Unterschied könnte das machen? 

Prof. Dr. Andreas Maier: Große Datenmengen sind wichtig, weil wir KI-Modelle anhand vieler Beispiele trainieren können und ihre Leistungsfähigkeit damit in der Regel steigt. Expertinnen und Experten gehen jedoch anders vor: Sie versuchen, die zugrunde liegenden Zusammenhänge zu verstehen und in möglichst kompakten Modellen zu beschreiben. Genau diese Verbindung fehlt der KI heute noch ein Stück weit. 

Ein wichtiger nächster Schritt wird deshalb sein, datenbasierte Modelle stärker mit Expertenwissen zu verknüpfen. In der Medizin könnte vorhandenes Fachwissen beispielsweise dazu dienen, Ergebnisse einer KI zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie mit medizinischen Erkenntnissen vereinbar sind. Perspektivisch sollte KI zudem nicht nur Vorhersagen treffen, sondern auch zugrunde liegende Zusammenhänge und Mechanismen erkennen und für Menschen verständlich beschreiben können. Darin sehe ich ein wichtiges Forschungsfeld für die kommenden Jahre. 

Was wird in der öffentlichen Diskussion über KI in der Medizin aus Ihrer Sicht häufig übersehen? 

Prof. Dr. Andreas Maier: Wenn wir über den Einsatz von KI in der Medizin sprechen, stehen häufig Sicherheit, Robustheit und Zuverlässigkeit im Mittelpunkt. Natürlich ist das wichtig. Dabei sollten wir den Blick aber nicht allein auf mögliche Risiken richten, sondern ebenso auf die Chancen und den konkreten Nutzen für Patientinnen und Patienten. 

Oft diskutieren wir vor allem das Risiko, eine neue Methode einzuführen. Wir sollten aber auch fragen, welches Risiko darin liegt, eine hilfreiche Technologie nicht weiterzuentwickeln. Für eine ausgewogene Bewertung müssen einfach beide Seiten betrachtet werden, denn KI-basierte Methoden können beispielsweise Diagnosen unterstützen, Behandlungen verbessern oder Ärztinnen und Ärzte entlasten. 

Wenn sich KI in der Medizin in die richtige Richtung entwickelt: Was sollte sich durch ihren Einsatz konkret im Alltag von Patientinnen, Patienten und medizinischem Personal verändern? 

Prof. Dr. Andreas Maier: Unsere Gesundheitssysteme stehen unter enormem Druck. KI wird Medizin nicht plötzlich kostengünstig machen. Sie kann aber dabei helfen, bestimmte Aufgaben sicher zu automatisieren und dadurch Freiräume zu schaffen. 

Analysen, Simulationen und andere Prozesse, die für eine sorgfältige Diagnose notwendig sind, könnten zunehmend im Hintergrund ablaufen. Meine Hoffnung ist, dass dadurch mehr Zeit für persönliche Gespräche, eine bessere Betreuung und menschliche Kommunikation entsteht. 

Vielen Dank für das Interview, Herr Professor Maier!