27.04.2023

Neue KI kann frühe Anzeichen von Krebs Jahre vor einem CT-Scan erkennen

Das Tool Sybil sucht nach Anzeichen dafür, wo Krebs wahrscheinlich auftreten wird. Und ist Wissenschaftler:innen nach einem Scan teilweise um Jahre voraus.
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(c) Stock.Adobe/samunella- Sybil soll frühzeitig Lungenkrebs aus einem einzigen Scan erkennen können.

Forschende in Boston stehen kurz vor einem großen Fortschritt bei der Lungenkrebsvorsorge: Eine Künstliche Intelligenz namens Sybil kann, so heißt es, frühe Anzeichen der Krankheit erkennen, Jahre bevor Ärzte sie auf einem CT-Scan finden würden.

Sybil betrachtet Scan auf andere Weise

Das neue KI-Tool wurde, einem Bericht von NBC folgend, von Wissenschaftlern des „Mass General Cancer Center“ und des „Massachusetts Institute of Technology“ (MIT) in Cambridge entwickelt. In einer Studie wurde gezeigt, dass es in 86 bis 94 Prozent der Fälle genau vorhersagen kann, ob eine Person im nächsten Jahr an Lungenkrebs erkranken wird.

Das „Center for Disease Control and Prevention“ in den USA empfiehlt aktuell, dass Erwachsene mit Lungenkrebsrisiko jährlich eine niedrig dosierte CT-Untersuchung zur Früherkennung durchführen lassen. Doch selbst bei einem regelmäßigen Screening könne es passieren, dass das geschulte Auge von Radiologen nicht alles erkennt. Hier kommt Sybil ins Spiel.

„Das bloße Auge kann nicht alles sehen“, wird Lecia Sequist, Onkologin und Programmleiterin der Klinik für Krebsfrüherkennung und -diagnostik am Massachusetts General Hospital bei NBC zitiert. „Die KI, die wir entwickelt haben, betrachtet den Scan auf eine völlig andere Weise als ein menschlicher Radiologe.“

Noch keine Zulassung

Das Problem dabei: Sybil ist noch nicht von der „Food and Drug Administration“ (FDA) für den Einsatz außerhalb klinischer Studien zugelassen.

Bisher sind über 300 KI-Tools für den radiologischen Einsatz erlaubt. Die meisten davon als Unterstützung bei der Diagnose und Behandlung von Krebs, nicht aber zur Vorhersage des künftigen Krebsrisikos einer Person.

Wachstum, Muster und Störungen

So funktioniert Sybil: Das KI-Tool sucht konkret nach Anzeichen dafür, wo Krebs wahrscheinlich auftauchen wird, sodass Ärzte wissen, wo sie suchen müssen, um ihn dann so früh wie möglich zu erkennen.

Um das Krebsrisiko vorherzusagen, stütze sich die Künstliche Intelligenz dabei auf einen einzigen CT-Scan. Es analysiert das dreidimensionale Bild und sucht nicht nur nach Anzeichen für abnormales Wachstum in der Lunge, sondern auch nach anderen Mustern oder Störungen, die Wissenschaftler noch nicht vollständig verstehen, erklärte Florian Fintelmann, Radiologe am „Mass General Cancer Center“ und einer der Forscher, die an Sybil arbeiten.

Basierend auf dem, was sie sieht, trifft die KI Vorhersagen darüber, ob eine Person in den nächsten ein bis sechs Jahren Lungenkrebs entwickeln wird. Es hätte bereits Fälle gegeben, in denen sie Anzeichen von Krebs erkannt habe, die erst Jahre später auf einem CT-Scan entdeckt worden wären.

Sybil und das Datenproblem

Allerdings gibt es noch Geburtsschwierigkeiten bei den Prognosen. Die Wissenschaftler:innen, die Sybil entwickelt haben, haben eingeräumt, dass die Daten, die zur Entwicklung des KI-Tools verwendet wurden, „noch nicht genügend afroamerikanische oder hispanische Patienten umfassen, um auf eine breite Anwendbarkeit vertrauen zu können.“

Die FDA selbst hat bereits im Vorjahr einen Schritt unternommen, um dieses Problem anzugehen: Die Organisation wird künftig von Forschern und Unternehmen, die eine Zulassung für medizinische Produkte beantragen, die Vorlage eines Plans verlangen, der auch die Vielfalt in klinischen Studien sicherstellt.

Weiters gibt es noch Bedenken wegen Überdiagnosen. Ärzte könnten Patienten einer möglicherweise unnötigen Biopsie für einen Knoten unterziehen, der sich als gutartig herausstellt, so die Sorge.

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Daniel Keinrath ist Co-Founder und CEO des Wiener KI-Telefon-Startups fonio.ai © fonio.ai

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Mai 2026 „Die nächste Stufe“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


brutkasten: Wie läuft bei euch ein optimaler Onboarding-Prozess ab?

Daniel Keinrath: Bei uns dauert ein Onboarding-Prozess im Normalfall zwei Tage. Ab dann ist man einsatzbereit und beginnt sofort mit viel Verantwortung. Unser Ansatz ist ehrlich gesagt sehr simpel: Man trägt Ownership ab Tag 1. Vieles vom Onboarding findet im Vorfeld statt. Wir haben eine Notion-Page, wo jeder direkt versteht, wie unser Produkt funktioniert, wer unsere Mitbewerber sind, was unsere USPs sind und was die Vision ist. Wir bekommen von unseren Mitarbeitenden tatsächlich oft das Feedback, dass sie es schätzen, schnell ins kalte Wasser geworfen zu werden.

Wie gelingt es, neue Teammitglieder schnell und nachhaltig zu integrieren?

Der zwischenmenschliche Faktor ist enorm wichtig. Die Leute sollen sich im Team wohlfühlen. Inhaltlich gesehen bekommt man bei uns wie gesagt sehr schnell sehr viel Verantwortung. Was wir nun auch starten, ist ein Buddy-System. Wir müssen darauf achten, dass sich jeder abgeholt fühlt und nicht allein ist.

Was auch sehr viel ausmacht: Mein Co-Founder Matthias und ich haben mit jeder Person einen Touchpoint, bevor wir sie einstellen. Das ist uns besonders wichtig, vor allem auf kultureller Ebene. Wenn wir Bewerber ablehnen, dann meistens, weil es kulturell einfach nicht passt.

Welche Rolle spielen klare Erwartungen und Zielsetzungen in den ersten Wochen?

Ich sage immer: Ich will, dass der Person ihr Themenbereich wichtiger ist als mir als Gründer und CEO. Egal ob wir über Performance, Marketing oder Design reden: Die Person muss dafür brennen. Wir kommunizieren ab Tag 1, dass das ihr eigenes Baby ist, um das sie sich kümmern.

Wie stellst du sicher, dass sich neue Mitarbeitende kontinuierlich weiterentwickeln?

Ich versuche, grundsätzlich nur Leute einzustellen, die besser sind als Matthias oder ich. Das bedeutet, dass wir inhaltlich oft nicht coachen können. Ich sehe mich da eher wie ein Therapeut, der die richtigen Fragen stellt. Außerdem kann sich bei uns jeder einen externen Mentor oder Coach holen. Den bezahlen wir dann natürlich.

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