KI in der Medizin: Wie Daten helfen und Menschen verantwortlich bleiben | DOAG VOICES FutureAI

Hinter medizinischen Daten stehen Menschen und ihre Krankheitsgeschichten. Wie kann KI helfen, daraus Erkenntnisse für individuellere Behandlungen zu gewinnen? Und was braucht es, damit aus statistischen Mustern verlässliche Unterstützung wird?

Dr. Benjamin Linnik spricht mit Dr. Raphael Kirchgäßner, Head of AI bei ISTEC, über dessen Forschung zu Brust- und Hautkrebs in den USA. Es geht um riesige Datenmengen, erklärbare Modelle und die Frage, wie sich biologische Zusammenhänge von technischen Störeinflüssen unterscheiden lassen.

Zurück in Deutschland arbeitet Kirchgäßner an medizinischen Assistenzsystemen. Er erläutert, wie Fachliteratur und Patientenhistorien ärztliche Entscheidungen unterstützen können, welche Rolle Datenhoheit spielt und warum plausible Antworten allein nicht genügen.

Auch Unternehmen können aus diesen Erfahrungen lernen: Lokale LLMs, geregelte Zugriffe und fachliche Evaluation schaffen Voraussetzungen für einen sinnvollen Einsatz. Eine Folge für alle, die KI entwickeln, einführen oder ihre Grenzen besser verstehen möchten.

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Kapitelübersicht:

00:00 – DOG VOICES FutureAI – Intro und Vorschau
Die Edition FutureAI und erste Gedanken des Gastes eröffnen die Folge.

01:47 – Begrüßung und Vorstellung
Raphael Kirchgäßner beschreibt seinen Weg von der Wirtschaftsinformatik zur Krebsforschung.

04:22 – Patientendaten und individuelle Therapien
KI soll Unterschiede zwischen Patienten und mögliche Therapieansätze sichtbar machen.

09:50 – Modelle prüfen und Ergebnisse erklären
Statistische Auffälligkeiten müssen biologisch eingeordnet und überprüft werden.

12:41 – Forschung zwischen USA und Deutschland
Finanzierung, Einwilligung und das Tempo von Innovation stehen zur Diskussion.

19:26 – Ein medizinischer Copilot für Ärzte
Fachliteratur und Patientenhistorien unterstützen die Arbeit an komplexen Fällen.

27:59 – Datenhoheit und Verarbeitung
Kirchgäßner erläutert den Umgang des vorgestellten Systems mit Patientendaten.

29:46 – Lokale LLMs im Unternehmen
Eigene Hardware, Modellverwaltung und geregelte Zugriffe werden zum Architekturthema.

40:31 – Bias, Kontext und klinische Evaluation
Fachwissen hilft, relevante Informationen und Grenzen der Antworten zu erkennen.

48:51 – Aus Fehlern lernen
Iterative Verbesserung und das Zusammenspiel spezialisierter Systeme eröffnen Perspektiven.

56:27 – Kritisches Denken bewahren
Menschliche Urteilskraft bleibt für den verantwortungsvollen KI-Einsatz entscheidend.

59:19 – Verabschiedung und Outro
KI Navigator 2026 Konferenzhinweis, Dank und Credits beschließen die Folge.

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Die Top 3 Learnings dieser Episode:

1. Gute Modellwerte reichen nicht: Medizinische Erkenntnisse brauchen Erklärbarkeit und fachliche Validierung.

2. Datenhoheit entsteht durch Architektur: Verarbeitung, Speicherung und Zugriffe müssen bewusst gestaltet werden.

3. KI braucht kompetente Anwender: Sie kann Perspektiven erweitern, ersetzt aber weder kritisches Denken noch Verantwortung.

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Mehr über Dr. Raphael Kirchgäßner: linkedin.com/in/dr-raphael-kirchg%C3%A4%C3%9Fn…

Er ist Speaker auf der KI Navigator 2026: "Valmed Manager: The Backbone of an Award-Winning Certified Medical AI Platform"

Agenda: meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId…

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Mehr über Dr. Benjamin Linnik: linkedin.com/in/benjaminlinnik

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Mehr über die DOAG: doag.org

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Anstehende DOAG-Konferenzen:

KI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
kinavigator.eu/de/home | Tickets für KI Navigator: meine.doag.org/events/ki/shop

European Netsuite User Days | 17. & 18. November 2026
netsuite.doag.org/de

DOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
anwenderkonferenz.doag.org/de/home

DevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
devland.eu | Für die DevLand im Europa-Park in Rust gibt es bis einschließlich 13. Januar 2027 Early-Bird-Tickets.
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