KI-basierte Früherkennung: Durchbruch für seltene Krebsdiagnosen – ökonomische und börsentechnische Auswirkungen

Wird künstliche Intelligenz die Heilungschancen bei seltenen Krebserkrankungen revolutionieren? Jüngste Studien und Pilotprojekte haben in der Presse am 15. September 2025 für Aufsehen gesorgt. Unternehmen wie Siemens Healthineers, DeepMind und der deutsche Mittelständler ITM haben bereits eigene Plattformen im Einsatz oder angekündigt, um onkologische Diagnosen mit KI zu beschleunigen. Ärzte, Patienten und Investoren fragen sich zurecht: Wird der Durchbruch bei der Früherkennung auch in der Breite gelingen – und welche Aktien profitieren?

Technische Innovation: KI trifft Früherkennung bei seltenen Krebsarten

Laut einer neuen Pilotstudie, die die Anwendung von KI-Algorithmen in der Kombination mit Raman-Spektroskopie testete, kann Brustkrebs bereits im Stadium 1A mit 90–100 Prozent Genauigkeit aus Blutproben erkannt werden. Diese Studie wurde zunächst mit nur 24 Patientinnen durchgeführt, allerdings ist eine Ausweitung auf größere Kollektive in Planung. Das entscheidende Novum: Die Technologie erkennt Molekülmuster („Fingerabdrücke“), die bereits auf allerkleinste Tumore hindeuten, bevor diese in klassischen Bildverfahren sichtbar sind. Solche Marker gelten als Schlüssel zur Früherkennung auch seltener Krebsarten wie spezifischer Leukämie-Formen oder seltenen soliden Tumoren. Studienautor Tipatet kooperiert mit zahlreichen Forschungsgruppen, um den Ansatz bei den sogenannten „Big-Four-Krebsarten“ (Brust, Lunge, Darm, Prostata), aber explizit auch bei weniger häufigen Krebsformen, zu validieren (Quelle).

Statistische Evidenz und klinischer Nutzen

Die Überlebensrate bei Krebs hängt in zentralem Maß vom Stadium der Diagnose ab. Wird beispielsweise Brustkrebs im Stadium 1A erkannt, steigt die Heilungschance laut Fachgesellschaften auf deutlich über 90%. Die KI-unterstützte Diagnostik ermöglicht nach den neusten Studien eine signifikant frühere Erkennung verglichen mit etablierter Diagnostik durch Radiologen. Allerdings warnen Wissenschaftler wie Prof. Jürgen Popp vom Leibniz-Institut: Der Einsatz der KI-basierenden Raman-Analytik muss in groß angelegten Studien international validiert werden. Ähnliche Vorbehalte gab es bereits bei der breiten Anwendung von KI in der Mammografie; erst nach robusten prospektiven Untersuchungen erreichten diese Systeme in Deutschland regulatorische Akzeptanz (Bericht zu Nature Medicine Studie).

Wirtschaftliche Auswirkungen: Neue Wachstumsmärkte und strukturelle Risiken

• Stärkere Nachfrage nach Diagnostiklösungen: Gesundheitstechnologie-Hersteller und Plattformbetreiber erleben einen Nachfrageschub für KI-Früherkennungstools. Das wirkt stimulierend auf diese Segments-Aktien, wie von Siemens Healthineers und Philips. Auch mittelständische Spezialanbieter mit exklusiven Kooperationen im Biotech-Bereich profitieren erheblich.
• Kosteneinsparungen für das System: Da seltene Krebserkrankungen meist erst im fortgeschrittenen Stadium behandelt werden und dann extrem hohe Therapiekosten verursachen, rechnen Krankenkassen mittelfristig mit erheblichen Einsparungen durch früheres Erkennen und Behandeln.
• Veränderungen für Labordienstleister und Pharma: Diagnostiklabore, die keine KI-Integration anbieten, geraten verstärkt unter Wettbewerbsdruck. Pharmahersteller mit Fokus auf Spätphasen-Therapien könnten mittelfristig Umsatzrückgänge bei schwierig heilbaren Tumoren verzeichnen.

Auswirkungen auf den Aktienmarkt: Kaufen, Halten, Verkaufen?

• Kaufen: Aktien von international führenden Diagnostikunternehmen und KI-Plattformanbietern (z.B. Siemens Healthineers, Novo Nordisk, Philips) sowie spezialisierte Biotech-Konzerne mit nachgewiesener Kompetenz in KI-Analysetools.
• Halten: Etablierte Krankenversicherungskonzerne, die in digitale Diagnostik und Patientensteuerung investieren, wie Allianz oder United Health. Sie reagieren schnell auf Effizienzgewinne, profitieren aber nicht exklusiv.
• Verkaufen: Hersteller traditioneller bildgebender Diagnostika (klassisches Röntgen ohne KI), Pharmariesen mit Fokus auf spätstadiale Therapien ohne Innovationspipeline im Bereich Früherkennung, und Labor-Ketten ohne klare Digitalisierungsstrategie.

Nationale und internationale Bedeutung – Fallstudien und Perspektiven

Deutschland ist mit der PRAIM-Studie europaweit Vorreiter in der Anwendung von KI im Mammografie-Screening und plant, nach positiven Ergebnissen die Methode auch für seltene Krebserkrankungen auszubauen. International werden Vorhaben in den USA, Israel und Asien koordiniert, wobei insbesondere KI-Startups wie Paige AI und PathAI mit großen Krankenhäusern zusammenarbeiten. Eine breite Implementierung könne laut Experten in den kommenden 3–5 Jahren erfolgen – sofern Zulassungsstellen und Versicherer überzeugt werden.

Risiken und offene Fragen

• Erste Studien sind noch nicht repräsentativ und könnten in der Breite überschätzt werden.
• KI-gestützte Systeme erfordern hohe Investitionen sowie standardisierte Datenqualität und Transparenz in Algorithmen, um Verzerrungen und Fehldiagnosen zu vermeiden.
• Datenschutz und ethische Aspekte sind noch nicht abschließend geregelt – insbesondere beim Austausch sensibler Patientendaten.

Für Anleger, Ärztinnen und die gesamte Wirtschaft eröffnet die KI-Früherkennung neue Chancen und Herausforderungen: Die Innovationsdynamik spricht klar für Investitionen in KI-nahe Diagnostikwerte und spezialisierte Medizintechnik. Wer hingegen auf klassische Diagnostik oder späte Krebstherapien ohne eigene Innovationsstrategie setzt, wird langfristig Marktanteile und Wert verlieren. Die Gesundheitssysteme erwarten niedrigere Kosten und eine deutliche Steigerung der Lebensjahre – sofern die regulatorischen und datenschutzrechtlichen Hürden genommen werden. In den kommenden Jahren wird die entscheidende Frage sein, wer die stärkste KI-Integration realisieren und international vermarkten kann. Perspektivisch ist mit hoher Geschwindigkeit zu rechnen: Die KI-Früherkennung bei seltenen Krebserkrankungen dürfte in fünf Jahren zur Standardanwendung werden und das Zusammenspiel von Diagnostik, Therapie und Wirtschaft grundlegend verändern.