PuSH - Publikationsserver des Helmholtz Zentrums München

Peeken, J.C. ; Kather, J.N.*

Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Diagnostik und Therapie solider Tumoren.

Artificial intelligence in the diagnosis and treatment of solid tumors.

Onkologie, DOI: 10.1007/s00761-025-01683-7 (2025)
Postprint DOI
Open Access Green
Hintergrund: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) hat sich in der medizinischen Diagnostik und Therapie in den letzten Jahren stark weiterentwickelt, insbesondere in der Bildverarbeitung und klinischen Entscheidungsunterstützung.Ziel der Arbeit: Die Arbeit zielt darauf ab, den aktuellen Stand und die zukünftigen Potenziale des Einsatzes von KI in der Onkologie zu beleuchten.Material und Methoden: Diese Übersichtsarbeit basiert auf einer selektivenLiteraturrecherche in wissenschaftlichen Datenbanken und der Analyse aktueller Entwicklungen auf dem Gebiet der KI-gestützten Onkologie.Ergebnisse: KI kann repetitive Aufgaben in der Radiologie und Histopathologieautomatisieren, erste klinisch zugelassene Produkte sind bereits verfügbar. Der Einsatz von großen Sprachmodellen wie ChatGPT („generative pre-trained transformer“) zeigt Potenzial in der Entscheidungsunterstützung, ist jedoch aufgrund fehlender Zulassungen und der Problematik von Halluzinationen noch nicht breit implementiert.Diskussion: Obwohl KI erhebliche Fortschritte in der Krebsmedizin ermöglicht,sind regulatorische und technische Herausforderungen zu bewältigen, bevor diese Technologien routinemäßig eingesetzt werden können.
BackgroundThe use of artificial intelligence (AI) for medical diagnostics and treatment has seen enormous advances in recent years, particularly in terms of image processing and clinical decision-making. ObjectiveThe aim of this work is to provide an overview of the current status and future potential of AI applications in the field of oncology. Materials and methodsA selective literature search was conducted in scientific databases, and current developments pertaining to AI-supported oncology were analyzed. ResultsThe application of AI enables automation of repetitive tasks in radiology and histopathology, and several products approved for clinical application are already available. Although large language models such as ChatGPT (generative pretrained transformer) have potential for decision support, the lack of formal approvals and problems with hallucinations prevent their widespread implementation. ConclusionAlthough AI has the potential to enable huge advancements in cancer medicine, there are regulatory and technical hurdles to be overcome before these technologies can be routinely applied.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Review
Korrespondenzautor
Schlagwörter Precision medicine; Large Language Models; Deep Learning; Oncology; Clinical decision support systems; Precision medicine; Large language models; Deep learning; Oncology; Clinical decision support systems
ISSN (print) / ISBN 0378-584X
e-ISSN 1423-0240
Zeitschrift Onkologie
Verlag Karger
Verlagsort Tiergartenstrasse 17, D-69121 Heidelberg, Germany
Nichtpatentliteratur Publikationen
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Radiation Medicine (IRM)