Einsatz von künstlicher Intelligenz in der biomedizinischen Forschung

Sogenannte agentische KI-Systeme markieren einen Evolutionsschritt über klassische, assistierende Anwendungen hinaus. Sie agieren autonom in mehrstufigen Arbeitsprozessen, indem sie Datenbanken abfragen, digitale Werkzeuge steuern, Analysen durchführen und Dokumentationen erstellen. Diese Funktionsweise birgt das Potenzial, komplexe wissenschaftliche Forschungsabläufe – etwa in der Labor- und Analytikpraxis – erheblich zu vereinfachen. Dr. Lars Masanneck und PD Dr. Sibylle Mellinghoff belegen dieses Transformationspotenzial für die klinische Forschung in einer Publikation der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, des UKD und des Universitätsklinikums Köln. Dennoch betonen die Autoren, dass konkrete Anwendungsbeispiele in der biomedizinischen Forschung und in der Arbeit mit klinischen Daten bislang selten sind.

Digitale Kluft und Voraussetzungen für vertrauenswürdige Analytik

Die Publikation verdeutlicht, dass die Nutzung dieser Technologie an den einzelnen Forschungsstandorten mit unterschiedlichen Voraussetzungen konfrontiert ist. Der bloße Zugang zu KI-Systemen reicht nicht aus; entscheidend ist die institutionalisierte Fähigkeit, KI-gestützte Prozesse in sichere, methodisch belastbare und vertrauenswürdige Forschungsergebnisse zu übersetzen. Eine Verstärkung der bestehenden digitalen Kluft ist andernfalls möglich. Die erfolgreiche Translation in verlässliche wissenschaftliche Evidenz erfordert dabei das Zusammenspiel mehrerer Kernfaktoren, zu denen neben dem eigentlichen Zugang zu KI-Systemen auch eine strukturierte Datensicherung, sichere Rechenleistung und eine fundierte methodologische Unterstützung gehören.

Standortvorteile und Chancengleichheit in der Wissenschaft

Bestehende Disparitäten bei Finanzierung, Personal, Reputation und Infrastruktur drohen sich durch den Einsatz agentischer KI weiter zu verschieben. Datenintensive Institutionen mit geeigneter Infrastruktur können ihren Vorsprung ausbauen, sofern die erforderlichen Ressourcen lokal konzentriert bleiben. Umgekehrt bietet die Technologie kleineren Analytik- und Forschungsteams die Chance, über den Zugang zu KI-Systemen neuartige Methodiken zu erschließen.

„Wir plädieren deshalb dafür, den Zugang zu agentischen Forschungskapazitäten als eine gemeinsame wissenschaftliche Ressource zu betrachten“, so Masanneck. Dieser Zugang sollte auf nationaler und internationaler Ebene koordiniert werden, anstatt rein von den lokalen Gegebenheiten einzelner Einrichtungen abzuhängen.

„Agentische KI ist letztlich nicht nur eine technologische, sondern auch eine ethische Herausforderung“, ergänzt Mellinghoff. „Wenn Infrastruktur zunehmend darüber entscheidet, wer neue wissenschaftliche Möglichkeiten tatsächlich nutzen kann, geht es auch um Chancengerechtigkeit und wissenschaftliche Teilhabe. Entscheidend wird sein, diese Entwicklung nicht nur technisch voranzutreiben, sondern als Wissenschaftsgemeinschaft aktiv und verantwortlich zu gestalten.“

Quelle

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (08/2026)