Am 16. Juli 2026 hielt Prof. Dr. Tim Hahn (Institut für Maschinelles Lernen in der Medizin mit Schwerpunkt Psychiatrie, Universität Münster) im Rahmen unseres Seminars über Neuere Methoden in der Medizinischen Informatik einen Vortrag zum Thema „From Predictive Models to Agent-based Systems – Progress, Perils and Perspectives“.

Prof. Hahn gab einen Überblick über den Forschungsschwerpunkt „Machine Learning in Medicine“ und zeigte, wie sich KI-Systeme von klassischen prädiktiven Modellen über Large Language Models (LLMs) und Expertensysteme bis hin zu agentenbasierten Systemen weiterentwickeln.

Anhand konkreter Anwendungsbeispiele wurde demonstriert, wie moderne KI-Verfahren bereits heute in medizinischen Fragestellungen eingesetzt werden. Vorgestellt wurden unter anderem Ansätze zur Analyse medizinischer Bilddaten, digitale Zwillinge, Systeme zur automatisierten klinischen Dokumentation sowie KI-gestützte Anwendungen für die Interaktion mit Patientenakten, medizinischen Leitlinien und pharmazeutischem Fachwissen.
Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Entwicklung und Bewertung medizinischer KI-Systeme. Dabei wurden Aspekte wie Modelloptimierung, Qualitätssicherung, Generalisierbarkeit und klinische Anwendbarkeit diskutiert. Prof. Hahn verdeutlichte, dass neben der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen insbesondere deren Zuverlässigkeit, Transparenz und Sicherheit entscheidend für einen erfolgreichen Einsatz im Gesundheitswesen sind.
Darüber hinaus thematisierte der Vortrag aktuelle Herausforderungen beim Einsatz fortgeschrittener KI-Systeme in der klinischen Praxis. Dazu zählen unter anderem Halluzinationen von Sprachmodellen, die Abschätzung von Unsicherheiten, Fragen der IT-Sicherheit sowie Anforderungen an Governance und regulatorische Rahmenbedingungen.

Der Vortrag bot einen spannenden Einblick in die Möglichkeiten und Grenzen moderner KI-Technologien und zeigte eindrucksvoll, wie methodische Forschung und klinische Anwendung zusammengeführt werden können, um den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin voranzutreiben.