Dieses Teilprojekt entwickelt den zentralen KI-Baustein von ARISTOTLE. Es führt die klinischen Informationen zum Krankheitsverlauf und die bildbasierten Informationen aus CT- und MRT-Untersuchungen zu einer gemeinsamen Darstellung des Patientenzustands zusammen. So entsteht ein Gesamtbild, das nicht nur einzelne Befunde betrachtet, sondern den Verlauf der Erkrankung, bisherige Behandlungen und relevante Kontextinformationen gemeinsam berücksichtigt. Auf dieser Grundlage sucht das System nach vergleichbaren Fällen, möglichen Therapiepfaden, Behandlungsergebnissen sowie nach Informationen aus Leitlinien und wissenschaftlicher Literatur. Diese Informationen werden in einem strukturierten Reasoning-Prozess verarbeitet. Ziel ist es, nachvollziehbare und evidenzgestützte Entscheidungsvorlagen zu erzeugen, die später in simulierten Tumorboard-Situationen geprüft werden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Transparenz und Unsicherheit. Das System soll nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch zeigen, worauf diese beruhen: Welche Informationen wurden verwendet? Welche ähnlichen Fälle wurden berücksichtigt? Welche Leitlinien oder Literaturquellen stützen eine Einschätzung? Gleichzeitig soll deutlich werden, wo Informationen fehlen, wo Evidenz widersprüchlich ist oder wo das Modell unsicher bleibt. Das Teilprojekt erzeugt keine autonomen Therapieentscheidungen. Wenn die Datenlage unzureichend ist oder die Unsicherheit zu hoch ist, soll das System dies klar anzeigen und keine Scheinsicherheit vermitteln. Die erzeugten Entscheidungsvorlagen sind ausschließlich für simulationsbasierte Prüfungen vorgesehen. Technisch wird untersucht, ob die verschiedenen Informationen stabil zusammengeführt werden können, ob die Reasoning-Pfade nachvollziehbar sind und ob Unsicherheit verständlich dargestellt wird. Damit trägt das Teilprojekt dazu bei, KI-gestützte Unterstützung in Tumorboards erklärbar, überprüfbar und verantwortungsvoll zu gestalten.