Künstliche Intelligenz in der Onkologie: Von der Datenanalyse zur Prozessoptimierung

Die Digitalisierung des Gesundheitswesens führt zu einer stetig wachsenden Datenmenge, die insbesondere in der Onkologie neue Möglichkeiten eröffnet. Künstliche Intelligenz (KI) kann komplexe Datenquellen systematisch analysieren und in klinisch nutzbare Informationen überführen. Während KI-Anwendungen in Radiologie und Pathologie bereits etabliert sind, rücken zunehmend auch praxisnahe Einsatzfelder in den Fokus. Ein zentrales Anwendungsgebiet ist die strukturierte Auswertung von Real-World-Daten (RWD) und Real-World-Evidenz (RWE). Mittels Natural Language Processing (NLP) lassen sich unstrukturierte Freitexte aus Arztbriefen oder Befunden automatisiert in auswertbare Variablen überführen. Dadurch können Forschungsprojekte, Registerauswertungen und klinische Entscheidungsprozesse erheblich erleichtert werden. Darüber hinaus ermöglicht KI die Automatisierung klinischer Arbeitsprozesse, etwa durch die Vorstrukturierung ärztlicher Dokumente oder die Erstellung standardisierter Berichte. Erste Studien zeigen, dass sich der Dokumentationsaufwand dadurch um bis zu 30-50% reduzieren lässt. Trotz dieser Potenziale bestehen wesentliche Hürden für eine breite Implementierung, wie z.B. Datenschutzfragen, regulatorische Unsicherheiten und die Akzeptanz im klinischen Team. Die erfolgreiche Nutzung von KI erfordert daher nicht nur technologische Innovation, sondern auch transparente Modelle, klare Verantwortlichkeiten sowie die Integration in bestehende Versorgungsabläufe. KI sollte ärztliche Expertise nicht ersetzen, sondern diese gezielt unterstützen und zu einer evidenzbasierten, patientenzentrierten Versorgung beitragen.