KI in der Medizin: Wenn der Algorithmus die Diagnose stellt

In den sterilen Gängen der Universitätsklinik Zürich hängt ein Geruch nach Desinfektionsmittel und vorsichtiger Hoffnung. Hier, in einem unscheinbaren Serverraum im Untergeschoss, läuft seit achtzehn Monaten ein Experiment, das die Medizin verändern könnte — oder auch nicht. Die Wissenschaftler sind vorsichtig mit ihren Worten. Das ist neu.

Das System heißt ARGUS. Es analysiert Röntgenbilder, MRT-Scans und Blutbilder gleichzeitig, sucht nach Mustern die kein menschliches Auge in dieser Kombination erkennen könnte. In der Pilotphase hat es bei 94 Prozent der Lungenkarzinom-Frühfälle angeschlagen, drei Wochen bevor der erste Radiologe Alarm geschlagen hätte. Drei Wochen — das ist in der Onkologie die Differenz zwischen Überleben und Statistik.

Aber die Wissenschaft ist keine Heldengeschichte. Von 1.200 analysierten Fällen gab es 38 falsch-positive Befunde. Achtunddreißig Patienten die drei Wochen lang glaubten, sie hätten Krebs. Drei Wochen Schlaflosigkeit, Gespräche die man nie führen wollte, Abschiedsbriefe die nie abgeschickt wurden. Der Preis der Präzision ist selten präzise.

Die EU-Kommission berät derzeit über einen Regulierungsrahmen für diagnostische KI. Bis der steht, experimentieren Kliniken auf eigenes Risiko. Wer haftet wenn ARGUS irrt? Der Arzt der den Befund unterschreibt? Der Hersteller des Systems? Der Algorithmus antwortet nicht auf diese Frage — er optimiert weiter, still und unbeeindruckt.

Die Medizin hat immer mit Ungewissheit gelebt. Neu ist nur, dass die Ungewissheit jetzt Rechenzeit kostet.