{"id":34444,"date":"2026-03-06T11:04:21","date_gmt":"2026-03-06T11:04:21","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?page_id=34444"},"modified":"2026-07-13T14:42:22","modified_gmt":"2026-07-13T14:42:22","slug":"digital-twin-medizin","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/digital-twin-medizin\/","title":{"rendered":"Digital Twin Medizin: Wenn KI Ursache und Wirkung verstehen muss"},"content":{"rendered":"\n

Warum eine K\u00fcnstliche Intelligenz trotz tausender Patientendaten die falsche Entscheidung treffen kann \u2013 und wie Forschende daran arbeiten, das zu \u00e4ndern.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"KI<\/figure>\n\n\n\n

Sie haben gerade eine KI herausgefordert<\/h2>\n\n\n\n

Im Exponat haben Sie Elena kennengelernt \u2013 eine 34-j\u00e4hrige Patientin mit einem Hirntumor. Ihre Aufgabe war es, einer K\u00fcnstlichen Intelligenz dabei zu helfen, die richtige Behandlung f\u00fcr sie zu finden.<\/p>\n\n\n\n

Dabei haben Sie vielleicht festgestellt: Obwohl die KI aus tausenden fr\u00fcheren Patientenf\u00e4llen gelernt hat, trifft sie zun\u00e4chst die falsche Entscheidung.<\/p>\n\n\n\n

Das liegt nicht daran, dass sie zu wenige Daten hat. Im Gegenteil: Sie hat viele Daten \u2013 aber sie versteht nicht, warum<\/strong> bestimmte Zusammenh\u00e4nge bestehen.<\/p>\n\n\n\n

Genau diese Frage steht im Mittelpunkt unserer Forschung.<\/p>\n\n\n\n

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Warum lag die KI falsch?<\/h2>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz erkennt Muster. Sie kann beispielsweise feststellen, dass Patientinnen und Patienten, die Steroide erhalten haben, h\u00e4ufiger schwere Krankheitsverl\u00e4ufe hatten.<\/p>\n\n\n\n

Eine klassische KI k\u00f6nnte daraus schlie\u00dfen:<\/p>\n\n\n\n

\u201eSteroide sind sch\u00e4dlich.\u201c<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Doch dieser Schluss ist falsch.<\/p>\n\n\n\n

Der eigentliche Grund ist, dass Steroide vor allem den schwersten F\u00e4llen verabreicht wurden. Nicht die Behandlung f\u00fchrte zum schlechten Ausgang \u2013 die Schwere der Erkrankung beeinflusste sowohl die Therapie als auch den Krankheitsverlauf.<\/p>\n\n\n\n

Dieses Beispiel zeigt den Unterschied zwischen Korrelation<\/strong> und Kausalit\u00e4t<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Warum mehr Daten nicht automatisch bessere Entscheidungen bedeuten<\/h2>\n\n\n\n

Eine naheliegende Vermutung w\u00e4re: Dann braucht die KI eben noch mehr Daten.<\/p>\n\n\n\n

Doch genau darin liegt die \u00dcberraschung.<\/p>\n\n\n\n

Wenn sich die zugrunde liegenden Zusammenh\u00e4nge nicht \u00e4ndern, lernt eine herk\u00f6mmliche KI mit mehr Daten lediglich dieselben Muster \u2013 und wird m\u00f6glicherweise sogar sicherer in ihrer falschen Empfehlung.<\/p>\n\n\n\n

Deshalb arbeiten Forschende daran, KI-Systeme zu entwickeln, die nicht nur Zusammenh\u00e4nge erkennen, sondern Ursache und Wirkung unterscheiden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist Causal AI?<\/h2>\n\n\n\n

Causal AI erweitert klassische Verfahren des Machine Learning um Modelle, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n

Anstatt nur zu fragen:<\/p>\n\n\n\n

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„Welche Patientinnen und Patienten hatten ein \u00e4hnliches Ergebnis?“<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

fragt ein kausales Modell:<\/p>\n\n\n\n

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„Was w\u00fcrde passieren, wenn wir die Behandlung gezielt ver\u00e4ndern?“<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Damit n\u00e4hert sich die KI einer Denkweise an, die \u00c4rztinnen und \u00c4rzte in ihrer t\u00e4glichen Arbeit anwenden: Sie beurteilen nicht nur Muster, sondern auch medizinische Zusammenh\u00e4nge und m\u00f6gliche Folgen einer Behandlung.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist ein Digital Twin?<\/h2>\n\n\n\n

Ein Digital Twin<\/strong> ist ein digitales Modell eines realen Systems \u2013 in diesem Fall einer Patientin.<\/p>\n\n\n\n

Mit einem solchen Modell lassen sich unterschiedliche Behandlungsoptionen simulieren, bevor sie in der Realit\u00e4t angewendet werden. Ziel ist es, besser zu verstehen, welche Therapie f\u00fcr eine bestimmte Person geeignet sein k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Digitale Zwillinge sind deshalb ein vielversprechender Ansatz auf dem Weg zu einer personalisierten Medizin.<\/p>\n\n\n\n

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Forschung am Lamarr Institut<\/h2>\n\n\n\n

Am Lamarr Institut f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> entwickeln Forschende Methoden, die KI-Systeme robuster, nachvollziehbarer und zuverl\u00e4ssiger machen.<\/p>\n\n\n\n

Gemeinsam mit dem Institut f\u00fcr KI in der Medizin (IKIM)<\/a> <\/strong>am Universit\u00e4tsklinikum Essen<\/strong> untersuchen sie unter anderem,<\/p>\n\n\n\n