Noch stehen einige Umzugskartons vor den Schreibtischen. Die weißen Wände sind nahezu leer, die Möbel von moderner Schlichtheit, die Flure in kühlen Grau- und Blautönen gehalten. Das neue „Innovationszentrum Digitale Medizin“ auf dem Campus der Uniklinik RWTH Aachen atmet Zukunftsluft. Hier hat Daniel Truhn mit seinem Team vor Kurzem neue Räume bezogen. 17 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten inzwischen in seiner Arbeitsgruppe für Künstliche Intelligenz in der Medizin.

Das Gebäude wirkt beinahe wie ein Symbol für das Forschungsfeld, das der Wissenschaftler vorantreibt: innovativ, dynamisch, noch im Aufbau begriffen. Kaum eine Technologie verändert die Medizin derzeit so grundlegend wie die Künstliche Intelligenz. Während anderswo noch darüber diskutiert wird, welche Rolle KI im Gesundheitswesen spielen sollte, arbeitet Truhn längst an der nächsten Generation intelligenter Tools für den Klinikalltag.

Dabei wirkt der Radiologe und KI-Forscher bemerkenswert unaufgeregt. Wer ihn trifft, begegnet keinem Technik-Jünger, sondern einem Wissenschaftler, der Chancen und Risiken der KI gleichermaßen im Blick behält. „Meine Motivation ist, dass die Medizin durch KI menschlicher wird“, sagt er. Ein Satz, der zunächst widersprüchlich klingt. Schließlich gilt KI vielen als Sinnbild für Automatisierung und Effizienz. Für Truhn ist sie dagegen in erster Linie eine Technologie, die im Dienst der Menschen steht.

Diplomierter Physiker mit Medizinstudium

Vielleicht hängt das mit seinem ungewöhnlichen Werdegang zusammen. Bevor er Medizin studierte und später Facharzt für Radiologie wurde, absolvierte Truhn zunächst ein komplettes Physikstudium. Eine Entscheidung, die auch mit seiner Familiengeschichte zu tun hatte. Sein Vater war bereits Mediziner. „Ich wollte nicht einfach das Gleiche machen wie er“, erzählt Truhn rückblickend. „Physik hat mich fasziniert. Ich wollte schon immer verstehen, wie die Natur funktioniert.“

Die Begeisterung für mathematische Modelle und grundlegende Zusammenhänge blieb. Doch gegen Ende des Studiums stellte Truhn fest, dass ihm etwas fehlte: „Mir wurde klar, dass ich mit Menschen arbeiten und ihnen helfen möchte.“ Also begann er noch einmal von vorn: mit einem Medizinstudium.

Heute profitiert Truhn von beiden Denkweisen. Die Physik habe ihn gelehrt, Probleme analytisch zu durchdringen. Die Medizin wiederum konfrontiere ihn mit der Komplexität realer Krankheitsverläufe. „Das sind eigentlich zwei unterschiedliche Sprachen“, sagt Truhn. „In der Physik lernt man vor allem zu verstehen. In der Medizin lernt man sehr viel aus Beobachtungen und Studien. Ich habe heute das Glück, beide Sprachen sprechen zu können.“ Eine Fähigkeit, die in seinem Forschungsgebiet besonders wertvoll ist.

„KI hilft uns, nichts zu übersehen“

Vor rund zehn Jahren hat Daniel Truhn begonnen, sich intensiv mit Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Damals war das Forschungsfeld noch überschaubar. „Künstliche Intelligenz hat im Wesentlichen mit Bildern gearbeitet“, erinnert er sich. „Das passte natürlich sehr gut zur Radiologie.“ Die Idee war einfach: Eine KI wird mit Tausenden medizinischen Bildern trainiert und kann hinterher erkennen, ob darauf etwa ein Tumor zu sehen ist.

Heute sind einige dieser Systeme erstaunlich leistungsfähig. Bei der Brustkrebsdiagnostik erreichen spezialisierte KI-Tools inzwischen Ergebnisse auf dem Niveau erfahrener Radiologinnen und Radiologen. An der Uniklinik Aachen werden KI-Systeme bereits eingesetzt, etwa zur Unterstützung bei der Erkennung von Knochenbrüchen auf Röntgenaufnahmen. „KI hilft uns, nichts zu übersehen“, erklärt Truhn. Doch für ihn ist das nur die erste Entwicklungsstufe.

Kein Ersatz für Ärztinnen und Ärzte

Denn Ärztinnen und Ärzte treffen ihre Entscheidungen nicht allein auf Grundlage von Röntgenaufnahmen oder MRT-Bildern. Sie berücksichtigen Laborwerte, Vorerkrankungen, familiäre Risiken und aktuelle Leitlinien. Genau hier sieht Truhn die wichtigste Veränderung der vergangenen Jahre. „Mit den großen Sprachmodellen hat sich das Anwendungsspektrum enorm erweitert“, sagt er. Während klassische KI-Systeme nur eine einzige Aufgabe beherrschen, können moderne Sprachmodelle sehr unterschiedliche Informationen zusammenführen. Sie analysieren Bilder und Texte, berücksichtigen Vorbefunde und greifen auf medizinisches Wissen zurück. Für die Medizin sei das ein entscheidender Schritt, so der Forscher.

„Man muss ja nicht nur erkennen, ob sich irgendwo ein Tumor befindet“, sagt Truhn. „Man muss vielmehr die individuelle Vorgeschichte des Patienten mit einbeziehen, Risiken bewerten und Therapieoptionen abwägen.“ Die Zukunft sieht er deshalb in sogenannten agentenbasierten KI-Systemen, die auch sein Team entwickelt. Dabei arbeiten verschiedene spezialisierte Tools zusammen. Eines analysiert beispielsweise MRT-Aufnahmen, ein weiteres bewertet die Krankengeschichte oder recherchiert in der medizinischen Literatur. Ein übergeordnetes System führt wiederum alle Informationen zusammen und unterstützt so die ärztliche Entscheidungsfindung. Das Ziel sei nicht, Ärztinnen und Ärzte zu ersetzen, betont Truhn. „Wir entwickeln Systeme, die Expertinnen und Experten unterstützen.“

Wenn Patientinnen und Patienten Befunde verstehen

Besonders begeistert ihn eine Entwicklung, die oft weniger Aufmerksamkeit erhält. Sprachmodelle können medizinische Fachsprache in verständliche Alltagssprache übersetzen. „Die Befunde, die bisher hinter medizinischen Fachbegriffen verborgen bleiben, können dadurch zugänglicher werden“, sagt Truhn. Wer jemals einen radiologischen Befund gelesen habe, verstehe sofort, was er meine. Viele Berichte seien selbst für gut informierte Menschen schwer nachvollziehbar. KI könne das ändern, so der Forscher.

Truhn hat die Vision einer Zukunft, in der Patientinnen und Patienten mit Hilfe von KI selbst komplexe Befunde nachvollziehen, Therapieoptionen besser einordnen und informierter an Entscheidungen teilnehmen können. „Das ermöglicht eine stärkere Beteiligung von Patientinnen und Patienten als je zuvor“, ist Truhn überzeugt. Für ihn ist das weit mehr als technischer Fortschritt. Es geht um ein vertrauensvolleres Verhältnis zwischen den Behandelnden und den Patientinnen und Patienten.

Mehr Zeit für das Wesentliche

Zugleich sieht Truhn in KI-Anwendungen die Chance, das Gesundheitswesen von Routineaufgaben zu entlasten. Medizinische Fachkräfte verbringen heute einen großen Teil ihrer Arbeitszeit mit Dokumentation, Formularen und Verwaltungsaufgaben. Spracherkennungssysteme, automatisierte Dokumentation oder intelligente Suchfunktionen können hier helfen. „Nicht, um Personal einzusparen, sondern um Zeit zu gewinnen für das Wesentliche“, so Truhn. Zeit für Gespräche, Zeit für Beratung, Zeit für die Menschen hinter den Diagnosen. Hier schließt sich der Kreis zu Truhns zentralem Gedanken: „Wenn man lästige Aufgaben abgeben kann, hat man mehr Zeit für die Patientinnen und Patienten. Dann kann die Medizin nicht trotz, sondern gerade wegen KI menschlicher werden.“

So optimistisch er die Möglichkeiten bewertet, so deutlich spricht Truhn jedoch auch über die Risiken. Sprachmodelle können halluzinieren, also überzeugend klingende, aber falsche Informationen erzeugen. Sie können bestehende Vorurteile verstärken oder Nutzerinnen und Nutzern zu sehr nach dem Mund reden.

Auch auf Seiten der Fachkräfte sieht Truhn Gefahren. „Wenn diese Modelle immer besser werden, verlässt man sich natürlicherweise mehr und mehr darauf“, sagt er. Dadurch könnten wichtige Kompetenzen verloren gehen. „Um Fehler erkennen zu können, müssen wir diese Fähigkeiten selbst behalten.“ Deshalb arbeitet Truhns Gruppe gezielt an transparenten Systemen. KI soll ihre Empfehlungen begründen und auf medizinische Leitlinien verweisen können. „Die Überprüfbarkeit ist ein ganz wichtiger Aspekt.“

Mittler zwischen den Welten

Daniel Truhn bewegt sich täglich zwischen Klinik und Forschung, zwischen Radiologie und Informatik, zwischen medizinischer Praxis und mathematischen Modellen. In seinem Team arbeiten Forschende aus den Bereichen Medizin, Physik, Biotechnologie und Ingenieurswissenschaften eng zusammen. „Diese verschiedenen Welten zusammenzubringen, ist meine wichtigste Aufgabe“, sagt er. Draußen vor den Fenstern des Institutsgebäudes wächst der Aachener Forschungscampus weiter. Drinnen sind inzwischen fast alle Umzugskartons ausgepackt. Für Daniel Truhn und sein Team geht es nun vor allem darum, die neuen Systeme unter realen Klinikbedingungen zu testen.