Ai Healthcare Technologiekonzept mit professionellem Arzt unter Verwendung digitaler Daten, moderner Medizin, Patientenversorgung, intelligentem Gesundheitssystem und medizinischer Innovation.

KI in der Lungenheilkunde – Was ist heute schon möglich?

20.07.2026

Künstliche Intelligenz wird bereits seit einer Weile in der Medizin eingesetzt. Auch in der Lungenheilkunde zeigt sich, wie groß das Potenzial ist: von der schnelleren Diagnose bis hin zur personalisierten Therapie. Aber was kann KI nun wirklich leisten – und wo liegen dann doch die Grenzen?

Wie funktioniert KI in der Medizin?

KI-Systeme in der Medizin nutzen neuronale Netzwerke, um große Mengen an Bilddaten – etwa MRT-Aufnahmen oder EKG-Kurven – auf Muster und Auffälligkeiten zu analysieren. Dadurch können sie in manchen Bereichen Diagnosen mit hoher Genauigkeit und in sehr kurzer Zeit erstellen. Gleichzeitig birgt ein breiter klinischer Einsatz solcher Systeme auch Risiken: Fehler können schwerwiegende Folgen haben, und grundlegende Fragen zu Ethik, Datenschutz und dem Verhältnis zwischen Mediziner:innen und Patient:innen sind bis jetzt nicht deutlich geklärt.¹

Grundsätzlich funktioniert KI so: Anhand großer Datenmengen erkennt sie eigenständig Muster und entwickelt daraus Vorhersagemodelle – ganz ohne menschliche Anleitung im laufenden Prozess. In der Pneumologie zeigt sich dieses Potenzial bereits in konkreten Anwendungen. Zum Beispiel bei der Vorhersage von Asthma-Exazerbationen:: Bereits wenige Faktoren – darunter Alter und Art der inhalativen Therapie – reichten für eine verlässliche Einschätzung aus.²

KI schlägt Ärztinnen und Ärzte in Geschwindigkeit und Genauigkeit

Besonders eindrucksvoll sind jene Bereiche, in denen KI menschliche Expert:innen in Geschwindigkeit und Genauigkeit übertrifft. Eine niederländische Studie zeigte, dass ein KI-System Lungenfunktionstests bei verschiedenen Krankheitsbildern nicht nur präziser auswertete als die Pneumolog:innen, sondern dies auch in einem Bruchteil der Zeit schaffte – zehn Sekunden gegenüber durchschnittlich zweieinhalb Stunden.²

KI-Projekt für komplexe Lungenerkrankungen

Ein spannendes Beispiel, um die KI-Kompetenz im medizinischen Bereich weiter vorantreiben möchte, ist das EU-geförderte Forschungsprojekt „AI4Lungs", Frauenhofer-Institut an dem zehn europäische Länder beteiligt sind. . Ziel ist die Entwicklung von Tools, die Ärztinnen und Ärzten bei der Diagnose und Behandlung komplexer Lungenerkrankungen helfen sollen.³

Grundlage dafür sind mehr als 2.500 Akten von Patient:innen, mit denen KI-Modelle trainiert werden. Eine digitale Zwillingsplattform simuliert individuelle Szenarien und erstellt maßgeschneiderte Therapievorschläge. Dabei fließen Daten aus verschiedenen Untersuchungsmethoden zusammen – von medizinischer Bildgebung über digitale Stethoskopie bis hin zu molekularpathologischen Verfahren – und werden mithilfe moderner Technologien wie Deep Learning und Ensemble Learning analysiert.³

Behandelnde sollen dadurch ein klinisches Unterstützungssystem erhalten, dass sie dabei begleitet, gemeinsam mit ihren Patient:innen den individuell passendsten Therapiepfad zu wählen. Dabei bleibt stets der Mensch im Mittelpunkt: Der sogenannte „Human-in-the-Loop"-Ansatz stellt sicher, dass die endgültige Entscheidung beim ärztlichen Personal liegt, während die KI aufwendige Aufgaben wie die Analyse von Befunden und die Planung von Therapien übernimmt. Rechtliche und ethische Fragen – darunter Datenschutz und die Einhaltung des neuen EU-KI-Gesetzes – werden von spezialisierten Partnern begleitet. Das mit 6,9 Millionen Euro geförderte Projekt läuft bis Mitte 2027.³

Was KI heute schon leistet – und wo ihre Grenzen liegen

Eine systematische Auswertung von 19 Studien aus den Jahren 2014 bis 2023 zeigt das breite Einsatzspektrum von KI in der Lungenheilkunde: Sie wird bereits in der radiologischen Bildgebung genutzt, um Befunde aus Röntgen-, CT- und MRT-Untersuchungen präziser auszuwerten, zur Einschätzung der Krankheitslast eingesetzt und hilft bei der Entschlüsselung molekularer Krankheitsmechanismen. Besonders bei der Diagnose von Erkrankungen wie Tuberkulose, COPD, Staublunge und Lungenfibrose sehen die Forschenden große Fortschritte.⁴

Gleichzeitig gibt es eine wichtige Einschränkung: Die Verlässlichkeit von KI steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Eingaben führen zwangsläufig zu unzuverlässigen Ergebnissen – ein Problem, das im klinischen Alltag nicht immer vermeidbar ist. Hinzu kommt die Frage des Datenschutzes, die beim Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten stets mitgedacht werden muss.⁴

Übrigens: Wie man KI als erste Unterstützung für medizinische Fragen nutzen kann erfahren Sie hier: https://mehr-luft.at/aktuell/ki-ersetzt-keine-aerztliche-diagnose