Lokal betriebener KI-Agent für Diagnosen: TU Dresden legt Studie vor
15.09.2026 14:34
Ein Forschungsteam des EKFZ für Digitale Gesundheit hat ein vollständig lokal betriebenes diagnostisches KI-System getestet. In standardisierten Fallbeispielen erreichte das beste Modell 84 bzw. 90 Prozent korrekte Diagnosen.
Forschende am Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und am Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden haben ein vollständig lokal betriebenes diagnostisches KI-System entwickelt und in einer Simulationsumgebung untersucht. Darin interagieren zwei KI-Agenten miteinander: einer in der Rolle des Arztes, einer in der Rolle des Patienten. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift Nature Medicine erschienen.
Ergebnisse standardisierter Fallbeispiele
Getestet wurde der Agent anhand standardisierter klinischer Fallbeispiele zu Blinddarmentzündung, Gallenblasenentzündung, Lungenentzündung, Lungenembolie und Harnwegsinfektionen; Grundlage waren anonymisierte elektronische Patientendaten wie Diagnosen, Laborwerte, Medikamente und Untersuchungsergebnisse. Der ärztliche KI-Agent konnte Rückfragen stellen sowie Befunde und Laborwerte anfordern und formulierte daraus Diagnose und Begründung. Das beste lokal betriebene Modell kam in zwei Tests einmal in 84 Prozent und einmal in 90 Prozent der Fälle zur korrekten Diagnose. Bei 181 zufällig ausgewählten Fällen stimmten automatisierte Bewertung und ärztlicher Konsens in über 90 Prozent der Fälle überein.
Konsistenz als Indikator für Verlässlichkeit
Als aussagekräftigster Hinweis auf eine korrekte Diagnose erwies sich laut Studie, ob die KI bei wiederholter Bearbeitung desselben Falls erneut zu derselben Diagnose kam. Interne Wahrscheinlichkeitswerte des Modells taugten dafür weniger: In einem Stresstest sank die Genauigkeit deutlich, nachdem den Forschenden zufolge verlässliche Informationen entzogen worden waren – die Wahrscheinlichkeitswerte spiegelten das nicht wider.
Konzept der selektiven Autonomie
Daraus leiten die Forschenden ein Arbeitsmodell ab: Fälle mit besonders zuverlässigen Diagnosen sollen von unsicheren unterschieden und Letztere an medizinisches Fachpersonal weitergegeben werden. „Unser Ziel ist ein KI-Agent mit selektiver Autonomie. Diese Systeme sollen Ärzt:innen bei der Entscheidungsfindung unterstützen, diese aber niemals komplett übernehmen. Deshalb ist es wichtig, dass Ergebnisse der KI für Ärzt:innen nachvollziehbar sind und die Systeme transparent machen, wo sie unsicher sind. Die Verantwortung für Diagnose und Therapie wird aber auch in Zukunft immer beim Menschen bleiben“, sagt Prof. Jakob N. Kather, Letztautor der Studie und Professor für Klinische Künstliche Intelligenz an der TU Dresden.
Datenverarbeitung bleibt in der Einrichtung
KI-Modelle und Datenverarbeitung liefen vollständig innerhalb einer lokal betriebenen Infrastruktur. Damit können medizinische Einrichtungen nach Angaben der Forschenden stärker steuern, wo Daten verarbeitet werden und welche Modelle zum Einsatz kommen; Datenschutz, Modellversionen, Zugriffsrechte und Überwachungsprozesse blieben in der jeweiligen Institution. Kather plädiert zugleich für ein höheres Entwicklungstempo in Europa und dafür, dass Europa auch bei den Sprachmodellen selbst eine Rolle spielt, statt nur auf Technologien anderer aufzubauen.
Offene Fragen vor dem klinischen Einsatz
Die Autorinnen und Autoren verweisen auf Hinweise für Unterschiede in der diagnostischen Genauigkeit zwischen Patientengruppen; warum simulierte Fälle älterer Patientinnen und Patienten schlechter abschnitten, ist bislang unklar. Die Ergebnisse beruhen auf retrospektiven Simulationen mit vorhandenen klinischen Daten, nicht auf einer Erprobung im laufenden Betrieb. Erstautorin Li Zhang kündigte an, den Ansatz als Nächstes unter realistischen Bedingungen mit Ärztinnen und Ärzten im Prozess und einem breiteren Spektrum an Erkrankungen zu untersuchen. Beteiligt waren neben den Dresdner Forschenden auch Wissenschaftler des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg am Universitätsklinikum Heidelberg.
Original publication
Li Zhang, Georg Wölflein, Dyke Ferber, Junhao Liang, Zunamys I. Carrero, Xuewei Wu, Julien Vibert, Jan Clusmann, Lino Möhrmann, Elena E. Möhrmann, Catharina Wichmann, Fabian Wolf, Tim Lenz, Jakob Nikolas Kather: On-Premise Medical AI Agents for Reliable Clinical Decision-Making, Nature Medicine, 2026. https://doi.org/10.1038/s41591-026-04609-x
Über das Else Kröner Fresenius Center for Digital Health
Das EKFZ für Digitale Gesundheit an der Medizinischen Fakultät der Technischen Universität Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden wurde im September 2019 gegründet. Es wird mit 40 Millionen Euro für eine Laufzeit von zehn Jahren von der Else Kröner-Fresenius-Stiftung gefördert und konzentriert seine Forschung auf medizinische und digitale Technologien an der Schnittstelle zu den Patientinnen und Patienten.
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