Mit HemaGuide haben Forschende aus Heidelberg einen KI-Assistenten entwickelt, der Ärzt*innen bei komplexen Therapieentscheidungen bei Blutkrebs unterstützt. Das System wertet Patientendaten aus, gleicht sie mit Leitlinien und Tumorboard-Fällen ab und erreicht in Tests eine Übereinstimmung von über 80 Prozent mit Expertenempfehlungen.
HemaGuide: KI arbeitet wie ein digitales Tumorboard
Die Behandlung von Blutkrebs wird zunehmend komplexer. Ärzt*innen müssen Krankengeschichte, genetische Tumorveränderungen, Begleiterkrankungen, Vorbehandlungen und eine wachsende Zahl neuer Medikamente gleichzeitig berücksichtigen. Schwierige Fälle werden daher in interdisziplinären Tumorboards besprochen – hochspezialisierten Fallkonferenzen, die jedoch zeit- und personalintensiv sind und vor allem kleineren Kliniken oft nicht in vollem Umfang zur Verfügung stehen.
Genau hier setzt HemaGuide an: Der von Forschenden des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), des Stammzellinstituts HI-STEM und der Medizinischen Fakultät Heidelberg am Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD) entwickelte KI-Assistent wertet unstrukturierte Arztbriefe aus, ordnet die enthaltenen Informationen systematisch und kombiniert sie mit aktuellen Behandlungsleitlinien, einer Datenbank aus mehr als 2.000 realen Tumorboard-Fällen sowie aktueller Fachliteratur. Das Ergebnis ist eine nachvollziehbare Therapieempfehlung mit transparenter Begründung. Eine besondere Stärke: HemaGuide kann auch die Aufgaben eines molekularen Tumorboards übernehmen – die Auswertung genetischer Tumorveränderungen gelingt in weniger als einer Minute, während dieser Prozess bislang oft mehrere Stunden in Anspruch nimmt und nur an wenigen spezialisierten Zentren verfügbar ist. Ein weiterer Vorteil aus datenschutzrechtlicher Sicht: Das System lässt sich vollständig auf lokalen Krankenhausservern betreiben, sodass sensible Patientendaten die Klinik zu keinem Zeitpunkt verlassen müssen.
Über 80 Prozent Übereinstimmung mit Expertengremien
Die Verlässlichkeit von HemaGuide wurde in mehreren Studien geprüft. Bei 45 besonders komplexen Fällen bewerteten erfahrene Hämatolog*innen die Empfehlungen des Systems deutlich besser als die Antworten herkömmlicher KI-Sprachmodelle – insbesondere hinsichtlich der Übereinstimmung mit tatsächlichen Tumorboard-Entscheidungen und der Berücksichtigung individueller Patient*innensituationen. An einem unabhängigen Universitätsklinikum wurde das System an 555 Tumorboard-Fällen mit 47 verschiedenen Blutkrebserkrankungen getestet: Die KI-Empfehlungen stimmten in knapp 82 Prozent der Fälle mit den Expert*innenentscheidungen überein. In einer einmonatigen prospektiven Testphase lag die Übereinstimmung sogar bei knapp 83 Prozent. Auch weniger erfahrene Mediziner*innen profitierten: Assistenzärzt*innen erreichten mithilfe von HemaGuide nahezu das Niveau erfahrener Oberärzt*innen. Bei der Bewertung genetischer Tumorveränderungen stimmte das System zuverlässig mit internationalen Expertenstandards überein – keine eindeutig krebstreibende Veränderung wurde fälschlich als harmlos eingestuft.
Studienleiter Mirco Julian Friedrich betont: „Das System soll ärztliche Expertise nicht ersetzen, sondern ergänzen. Es kann Tumorboards entlasten und ihr Wissen breiter verfügbar machen – die endgültige Entscheidung trifft aber immer die/der behandelnde Ärzt*in.“ Um den langfristigen Nutzen für Patient*innen zu belegen, bereitet das Team derzeit eine klinische Studie vor.
Originalpublikation: Zoller J et al.: Clinical decision support in hematological malignancies using a case-grounded AI agent. Nature Medicine 2026; DOI: 10.1038/s41591-026-04494-4
Quelle: Pressemitteilung des Deutschen Krebsforschungszentrum (dkfz.) vom 06.07.2026
