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?
\nDr. 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.
\nZurück 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.
\nAuch 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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\nKapitelübersicht:
\n00:00 – DOG VOICES FutureAI – Intro und Vorschau
\nDie Edition FutureAI und erste Gedanken des Gastes eröffnen die Folge.
\n01:47 – Begrüßung und Vorstellung
\nRaphael Kirchgäßner beschreibt seinen Weg von der Wirtschaftsinformatik zur Krebsforschung.
\n04:22 – Patientendaten und individuelle Therapien
\nKI soll Unterschiede zwischen Patienten und mögliche Therapieansätze sichtbar machen.
\n09:50 – Modelle prüfen und Ergebnisse erklären
\nStatistische Auffälligkeiten müssen biologisch eingeordnet und überprüft werden.
\n12:41 – Forschung zwischen USA und Deutschland
\nFinanzierung, Einwilligung und das Tempo von Innovation stehen zur Diskussion.
\n19:26 – Ein medizinischer Copilot für Ärzte
\nFachliteratur und Patientenhistorien unterstützen die Arbeit an komplexen Fällen.
\n27:59 – Datenhoheit und Verarbeitung
\nKirchgäßner erläutert den Umgang des vorgestellten Systems mit Patientendaten.
\n29:46 – Lokale LLMs im Unternehmen
\nEigene Hardware, Modellverwaltung und geregelte Zugriffe werden zum Architekturthema.
\n40:31 – Bias, Kontext und klinische Evaluation
\nFachwissen hilft, relevante Informationen und Grenzen der Antworten zu erkennen.
\n48:51 – Aus Fehlern lernen
\nIterative Verbesserung und das Zusammenspiel spezialisierter Systeme eröffnen Perspektiven.
\n56:27 – Kritisches Denken bewahren
\nMenschliche Urteilskraft bleibt für den verantwortungsvollen KI-Einsatz entscheidend.
\n59:19 – Verabschiedung und Outro
\nKI Navigator 2026 Konferenzhinweis, Dank und Credits beschließen die Folge.
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\nDie Top 3 Learnings dieser Episode:
\n1. Gute Modellwerte reichen nicht: Medizinische Erkenntnisse brauchen Erklärbarkeit und fachliche Validierung.
\n2. Datenhoheit entsteht durch Architektur: Verarbeitung, Speicherung und Zugriffe müssen bewusst gestaltet werden.
\n3. KI braucht kompetente Anwender: Sie kann Perspektiven erweitern, ersetzt aber weder kritisches Denken noch Verantwortung.
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\nMehr über Dr. Raphael Kirchgäßner: https://www.linkedin.com/in/dr-raphael-kirchg%C3%A4%C3%9Fner-43b6aa209/
\nEr ist Speaker auf der KI Navigator 2026: "Valmed Manager: The Backbone of an Award-Winning Certified Medical AI Platform"
\nAgenda: https://meine.doag.org/events/ki/2026/agenda/#agendaId.8767
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\nMehr über Dr. Benjamin Linnik: https://www.linkedin.com/in/benjaminlinnik/
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\nMehr über die DOAG: https://www.doag.org
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\nAnstehende DOAG-Konferenzen:
\nKI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
\nhttps://www.kinavigator.eu/de/home/ | Tickets für KI Navigator: https://meine.doag.org/events/ki/shop/
\nEuropean Netsuite User Days | 17. & 18. November 2026
\n\nDOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
\nhttps://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/
\nDevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
\nhttps://www.devland.eu/ | Für die DevLand im Europa-Park in Rust gibt es bis einschließlich 13. Januar 2027 Early-Bird-Tickets.
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