Dresdner Forschungsteam entwickelt KI-Diagnose-Assistent ohne Cloud-Anbindung

Ein Forschungsteam um Prof. Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum der TU Dresden hat ein KI-System entwickelt, das medizinische Diagnosen vollständig auf klinikeigener Infrastruktur erstellt. Patientendaten verlassen das Krankenhaus dabei nicht. Die Ergebnisse erschienen 2026 in Nature Medicine.

Getestet wurde das System anhand von mehr als 500 anonymisierten Patientenfällen mit Krankheitsbildern wie Blinddarmentzündung, Lungenembolie und Harnwegsinfekt. Zwei KI-Agenten simulierten das Gespräch zwischen Arzt und Patient. Das beste lokale Modell erreichte in zwei Testreihen 90 beziehungsweise 84 Prozent korrekte Diagnosen; ein cloudbasiertes Vergleichsmodell kam auf rund 91 Prozent. Für 181 zufällig ausgewählte Fälle prüften zusätzlich Ärztinnen und Ärzte die KI-Diagnosen. Automatisierte Bewertung und ärztliche Einschätzung stimmten in mehr als 90 Prozent der Fälle überein.

Als verlässlichster Indikator für die Vertrauenswürdigkeit einer Diagnose erwies sich die Konsistenz bei wiederholter Bearbeitung desselben Falls. Die interne Wahrscheinlichkeitsangabe des Modells war dagegen wenig aussagekräftig. In einem Stresstest sank die Genauigkeit bei entzogenen Ausgangsinformationen von rund 91 auf gut 70 Prozent, während die Selbsteinschätzung der KI oft unverändert hoch blieb.

Die Studie benennt auch Grenzen, denn bei simulierten Fällen älterer Patienten fiel die Genauigkeit niedriger aus als bei jüngeren; die Ursache ist ungeklärt. Alle Ergebnisse basieren auf retrospektiven Simulationen. Als nächsten Schritt planen die Forschenden Tests unter realistischen Bedingungen mit Ärztinnen und Ärzten im Prozess.