Künstliche Intelligenz (KI) kann die Art und Weise verändern, wie klinische Forschung betrieben wird. Zu diesem Ergebnis kommen Priv.-Doz. Dr. Sibylle Mellinghoff aus der Klinik I für Innere Medizin der Uniklinik Köln und Dr. Lars Masanneck aus der Klinik für Neurologie des Universitätsklinikums Düsseldorf in einer gemeinsamen Publikation in der Fachzeitschrift New England Journal of Medicine AI.
Eine wichtige Rolle spielt dabei eine neue Generation sogenannter agentischer KI-Systeme. Diese gehen über klassische, assistierende KI-Anwendungen hinaus: Sie können mehrstufige Arbeitsprozesse ausführen, Informationen recherchieren, digitale Werkzeuge nutzen, Datenbanken abfragen, Analysen durchführen und Ergebnisse dokumentieren. In der biomedizinischen Forschung kann dies potenziell Arbeitsabläufe vereinfachen. Bislang gibt es jedoch nur wenige konkrete Beispiele für ihren Einsatz in der biomedizinischen Forschung und bei der Arbeit mit klinischen Daten.
Wie Dr. Masanneck und Dr. Mellinghoff in ihrer Publikation betonen, hängt die erfolgreiche Nutzung dieser Technologien nicht allein vom Zugang zu KI-Systemen ab. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit von Forschungseinrichtungen, KI in sichere, methodisch belastbare und vertrauenswürdige wissenschaftliche Ergebnisse umzusetzen.
Dafür sind mehrere Voraussetzungen erforderlich: der Zugang zu KI, eine strukturierte Datensicherung, sichere Rechenleistung und methodologische Unterstützung. Erst das Zusammenspiel dieser Faktoren ermöglicht es, aus dem grundsätzlichen Potenzial der Technologie verlässliche Forschungsergebnisse zu gewinnen.
Gleichzeitig könnten agentische KI-Systeme bestehende Unterschiede zwischen Forschungseinrichtungen verstärken. Unterschiede bei Finanzierung, Personal, wissenschaftlichem Prestige und Infrastruktur bleiben bestehen. Datenreiche Institutionen und Einrichtungen mit geeigneten technischen und methodischen Voraussetzungen könnten ihren Vorsprung weiter ausbauen, während kleinere Forschungsteams trotz des grundsätzlichen Potenzials der Technologie benachteiligt bleiben.
„Wir plädieren deshalb dafür, den Zugang zu agentischen Forschungskapazitäten als eine gemeinsame wissenschaftliche Ressource zu betrachten“, sagt Dr. Lars Masanneck. Ein solcher Zugang sollte auf nationaler und internationaler Ebene koordiniert werden und nicht allein von den Möglichkeiten einzelner Institutionen abhängen.
Dr. Sibylle Mellinghoff betont auch die ethische Dimension dieser Entwicklung: „Agentische KI ist letztlich nicht nur eine technologische, sondern auch eine ethische Herausforderung. Wenn Infrastruktur zunehmend darüber entscheidet, wer neue wissenschaftliche Möglichkeiten tatsächlich nutzen kann, geht es auch um Chancengerechtigkeit und wissenschaftliche Teilhabe.“ Entscheidend sei daher, die Entwicklung nicht nur technisch voranzutreiben, sondern als Wissenschaftsgemeinschaft aktiv und verantwortungsvoll zu gestalten.
Die Publikation verdeutlicht damit, dass die Integration agentischer KI in die medizinische Forschung neben technischen Innovationen auch verlässliche Rahmenbedingungen und einen fairen Zugang zu den notwendigen Ressourcen erfordert.
Originalpublikation:
Masanneck L, Mellinghoff SC. Agentic AI Teammates in Medical Research – From Tools to Collaborators – and the Accelerating Digital Divide. New England Journal of Medicine AI, 2026. https://doi.org/10.1056/AIp2600239