Mehr als 500.000 Menschen erhalten in Deutschland jedes Jahr die Diagnose Krebs. Zugleich steigen die Patientenzahlen, während Therapien komplizierter werden und Ärztinnen und Ärzten immer weniger Zeit und finanzielle Mittel zur Verfügung stehen. Krebs ist hierzulande die zweithäufigste Todesursache – und künstliche Intelligenz, kurz KI, soll nun an mehreren Stellen helfen.

Darum geht es beim Krebs-Informationstag am LMU Klinikum Großhadern: um moderne Behandlungsmöglichkeiten, neue Diagnoseverfahren und die Frage, was KI in der Medizin tatsächlich leisten kann. Der Blick reicht dabei von MRT-Aufnahmen bis zum persönlichen Arztgespräch.

Wenn Sekunden bei der Diagnose zählen

Prof. Jan Peeken, Leitender Oberarzt für Radioonkologie und Strahlentherapie am TUM Klinikum rechts der Isar, leitet die Forschungsgruppe „Künstliche Intelligenz in der Radioonkologie“. Sein Versprechen klingt zunächst ziemlich nüchtern: KI kann medizinische Abläufe beschleunigen und Ärztinnen und Ärzten dadurch mehr Zeit für Patienten verschaffen.

Bei Hirntumoren markiert ein System nach einer MRT-Untersuchung gesundes, umliegendes Gehirngewebe in Sekundenschnelle dreidimensional. Früher mussten Ärzte diese Bereiche von Hand kennzeichnen – das dauerte deutlich länger. Auch kleine verdächtige Gewebebereiche kann die Software erkennen. Bei Hirnmetastasen hilft sie, zahlreiche einzelne Herde möglichst vollständig aufzuspüren.

Peeken spricht beim Informationstag um 15 Uhr über Behandlungsmöglichkeiten bei fortgeschrittenem Prostatakrebs. Parallel wird in der Strahlentherapie daran geforscht, mehr Organe zu erhalten. Bei bestimmten Patienten mit Enddarmkrebs könnte dadurch künftig möglicherweise auf die vollständige operative Entfernung des Enddarms verzichtet werden. Der Gedanke dahinter ist sehr konkret: Lebensqualität soll nicht erst nach der Therapie wieder mühsam zusammengesetzt werden müssen.

Hier könnte Ihr Advertorial stehen
Ein Advertorial bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Botschaft direkt im redaktionellen Umfeld zu platzieren

Auch in der Radiologie läuft einiges schneller. Prof. Clemens Cyran, Geschäftsführender Oberarzt der Radiologie am LMU Klinikum, erforscht intelligente Algorithmen für MRT- und CT-Aufnahmen. Sie sollen Tumore und andere Veränderungen präziser erkennen und als gleichbleibend verfügbarer digitaler „Co-Pilot“ arbeiten. Bei Röntgenaufnahmen können sie beispielsweise helfen, kleine Knochenbrüche nicht zu übersehen.

Derzeit zeigt sich der Nutzen besonders bei der Untersuchungsdauer: Knie-MRTs, die früher etwa 30 Minuten dauerten, können teilweise in vier Minuten erstellt werden. Das verringert die Belastung, macht die Untersuchung angenehmer und kann Wartezeiten verkürzen. Wer schon einmal in einer engen Röhre lag und auf das nächste Klopfgeräusch gewartet hat, weiß, dass vier Minuten einen Unterschied machen.

An der LMU entstehen selbstlernende Modelle, die sich fortlaufend verbessern. Künftige Systeme sollen mehrere medizinische Zusammenhänge gleichzeitig erfassen. Eine CT-Aufnahme von Bauch und Brustkorb könnte dann neben Metastasen auch vergrößerte Lymphknoten oder Leberzysten anzeigen. In interdisziplinären Tumorkonferenzen soll KI außerdem helfen, die wachsende Informationsmenge zu ordnen. Dort beraten Fachleute aus Radiologie, Onkologie, Pathologie und weiteren Disziplinen gemeinsam über die Behandlung.

Cyran vergleicht KI in der Medizin mit einem Navigationssystem im Auto. Richtig eingesetzt könne sie Diagnosen zuverlässiger machen und Untersuchungen beschleunigen. Die Richtung vorgeben, abbiegen und die Verantwortung übernehmen müssen aber weiterhin Menschen.

Ein europäisches Netzwerk für Hirntumoren

Wie weit diese Entwicklung reichen könnte, zeigt das Forschungsprojekt „EUcanAI“. Die Universität Bonn und die Klinik für Neuroradiologie des Universitätsklinikums Bonn beteiligen sich an dem europäischen Vorhaben, das am 8. Oktober 2026 vorgestellt wurde. Ziel ist ein mehrstufiges KI-System zur Unterstützung der präzisen Diagnose und Behandlung von Hirntumoren.

Der Europäische Innovationsrat fördert EUcanAI über vier Jahre ab September 2026 mit rund 3,9 Millionen Euro. Die Projektleitung liegt bei der Medizinischen Fakultät Heidelberg der Universität Heidelberg und der Abteilung Neuropathologie des Universitätsklinikums Heidelberg. Beteiligt sind Forschende aus elf Einrichtungen in Deutschland, Österreich und Dänemark. Internationaler Partner ist die WHO-Einrichtung International Agency for Research on Cancer, kurz IARC.

Geplant sind mehrere miteinander vernetzte Systeme für unterschiedliche Behandlungsschritte. Nach Zustimmung der betroffenen Person könnte ein KI-Modell einem Patientengespräch zuhören, Fragen stellen und weitere Untersuchungen vorschlagen. Ein zweites Modell analysiert MRT-Aufnahmen und Gewebeschnitte von Hirntumoren. Ein drittes soll während oder kurz nach einer Tumoroperation passende Therapieoptionen ermitteln und vorschlagen.

Die Modelle sollen modular zusammenarbeiten und ihre Vorschläge nachvollziehbar begründen. Die endgültige Entscheidung über die Behandlung bleibt bei den Ärztinnen und Ärzten – das ist im Projekt ausdrücklich vorgesehen.

In Bonn entwickelt das Team von Prof. Dr. Philipp Vollmuth Foundation-Modelle für medizinische Bilddaten. Sie sollen vor allem die Analyse von MRT-Aufnahmen unterstützen und als Werkzeuge für spezialisierte KI-Agenten dienen. Die Modelle lernen weitgehend selbstüberwacht aus großen Mengen medizinischer Bilddaten und können anschließend an verschiedene klinische Aufgaben angepasst werden.

Gemeinsam mit Partnern aus Europa und Südkorea werden sie für die Neuroonkologie weiterentwickelt, etwa zur Charakterisierung von Hirntumoren und zur Beurteilung des Therapieverlaufs. Die Bildanalyseverfahren fließen in die spezialisierten KI-Agenten ein.

Über ihnen steht ein „Master-Agent“. Er soll die einzelnen Modelle koordinieren und ihre Ergebnisse für die klinische Entscheidungsunterstützung zusammenführen. Dabei kann er auf das bestehende KI-System „Hetairos“ zurückgreifen. Hetairos klassifiziert viele Hirntumore anhand gängiger mikroskopischer Gewebeschnitte innerhalb weniger Minuten.

Entwickelt wurde Hetairos von einem Team unter Leitung von Felix Sahm und Prof. Dr. Moritz Gerstung vom Deutschen Krebsforschungszentrum. EUcanAI wird im Programm „EIC Pathfinder Challenges“ des Europäischen Innovationsrats gefördert. Dieses Programm unterstützt frühe, visionäre und risikoreiche Forschungsprojekte zur Entwicklung innovativer Technologien. Projektkoordinator ist Prof. Felix Sahm von der Universität Heidelberg und dem Universitätsklinikum Heidelberg; für die Bonner Beteiligung ist Prof. Dr. Philipp Vollmuth von der Universität Bonn und dem UKB verantwortlich.

Informationstag in Großhadern

Der Krebs-Informationstag München 2026 findet am Samstag, 24. Oktober 2026, von 9 bis 17:30 Uhr im Hörsaalbereich des LMU Klinikums am Campus Großhadern, Marchioninistraße 15, statt. Die Veranstaltung ist kostenlos. Auf dem Programm stehen Fachvorträge, Workshops und Gespräche mit Experten.

Es geht unter anderem um Brust-, Prostata-, Darm-, Lungen-, Bauchspeicheldrüsen-, Nieren- und Hautkrebs sowie um hämatologische und seltene Krebserkrankungen. Krebsberatungsstellen, Selbsthilfegruppen, Patientenorganisationen und weitere Einrichtungen informieren an Ständen über ihre Angebote. Für die Workshops ist eine Anmeldung erforderlich.

14 Vorträge werden aufgezeichnet und ab dem 30. Oktober sechs Wochen lang online bereitgestellt. Im Abschlussvortrag „KI, mein Freund und Helfer?“ spricht Prof. Florian Matthes von der Technischen Universität München über verlässliche medizinische Informationen aus KI-Systemen.

Matthes nennt fünf sinnvolle Einsatzmöglichkeiten: Medizinische Fachbegriffe und Leitlinien können verständlich erklärt werden. Patienten können sich auf Arztgespräche vorbereiten. Arztbriefe, Befunde und Laborwerte lassen sich ordnen und zusammenfassen. Quellen und Informationen sollten geprüft werden. Entscheidungen gehören gemeinsam mit dem behandelnden Arzt getroffen.

Als verlässlicher gelten Informationen aus Patientenleitlinien oder von Fachgesellschaften. Bei Quellen wie WhatsApp oder Reddit sei Vorsicht geboten. Matthes arbeitet am Projekt „Mut-Finder“, das geprüfte Informationen aus offiziellen medizinischen Leitlinien verständlich zusammenstellen soll. Die Plattform soll voraussichtlich ab Ende Oktober 2026 zugänglich sein; während der Testphase ist dafür eine vorherige Kontaktaufnahme per E-Mail erforderlich.

Matthes erkrankte 2005 selbst an Leukämie und wurde in Großhadern behandelt. KI bezeichnet er als hilfreichen Informationslieferanten, aber nicht als Freund. Vertrauen und persönliche Unterstützung könnten nur durch Menschen entstehen. Zugleich könnte sich die Rolle von Ärzten verändern, wenn KI Erklärungsaufgaben übernimmt und dadurch mehr Zeit für persönliche und emotionale Unterstützung bleibt.

Zwischen Fortschritt und Vorsicht

Am Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg erwarten Mediziner durch KI deutliche Fortschritte in