Wie KI-Technologien die onkologische Forschung und klinische Entscheidungen verbessern

Die als Onkologie bekannte Krebsforschung hat eine lange wissenschaftliche Geschichte, die mit frühen medizinischen Beobachtungen im 19. Jahrhundert begann. Ärzte und Forscher arbeiteten daran, zu verstehen, wie abnormale Zellen im menschlichen Körper wachsen und sich ausbreiten. Eine frühe Diagnose hing hauptsächlich von einer körperlichen Untersuchung, Labortests und einer mikroskopischen Analyse von Gewebeproben ab. Mit dem Fortschritt der medizinischen Wissenschaft verbesserten Bildgebungstechnologie und Laborforschung die Fähigkeit von Ärzten, verschiedene Krebsarten zu identifizieren und den Krankheitsverlauf klarer zu beobachten.

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit der Computertechnologie drang die KI nach und nach in den Bereich der Onkologie ein. Algorithmen für maschinelles Lernen wurden entwickelt, um medizinische Bilder, pathologische Schnitte und Genomdaten zu untersuchen. Diese Systeme können Muster in großen medizinischen Datensätzen erkennen und Klinikern dabei helfen, abnormale Gewebestrukturen zu identifizieren, Krankheitsverhalten vorherzusagen und die Behandlungsplanung zu unterstützen. KI-Tools sollen medizinisches Fachpersonal unterstützen, indem sie zusätzliche Erkenntnisse bei diagnostischen und therapeutischen Entscheidungen liefern.

Die jüngste Innovation konzentriert sich auf Deep-Learning-Modelle, die in der Lage sind, radiologische Bilder, digitale Pathologiedaten und genetische Informationen zu analysieren. Diese Entwicklungen stellen einen wichtigen Schritt in der Entwicklung der Onkologie dar, wo KI eine präzisere Diagnose, personalisierte Behandlungsstrategien und eine verbesserte Patientenversorgung in modernen Gesundheitssystemen unterstützt.

Fortune Business Insights berichtete, dass der Markt fürKI in der Onkologieerreichte im Jahr 2025 3,66 Milliarden US-Dollar und wird bis 2034 voraussichtlich 33,09 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer signifikanten CAGR von 28,58 % über den geschätzten Zeitraum.

Liste der Top 10 KI in Onkologieunternehmen laut Fortune Business Insights: 

1. Tempus

Tempus kombiniert KI mit umfassender Genomsequenzierung, um über seine xT-Plattform personalisierte Krebsbehandlungsstrategien bereitzustellen. Das Unternehmen mit Hauptsitz in den USA verarbeitet Tumor-DNA-Profile anhand von Millionen anonymisierter Patientenakten und generiert daraus geordnete Therapieempfehlungen, die genau auf individuelle molekulare Veränderungen abgestimmt sind, und zwar genau für Onkologen, die verschiedene bösartige Erkrankungen in kommunalen Krankenhäusern im ganzen Land behandeln. Tempus ermöglicht die systematische Einführung von Präzisionsmedizin durch evidenzbasierte klinische Entscheidungsunterstützung, die kontinuierlich aus umfassenden onkologischen Datensätzen aus der Praxis abgeleitet wird. Im März 2026 kündigte das Unternehmen eine Zusammenarbeit mit Daiichi Sankyo an, um klinische Studien- und präklinische Forschungsdaten des Unternehmens mit den exklusiven Praxisdaten von Tempus zu kombinieren.

2. Azra KI

Azra AI mit Hauptsitz in den USA rationalisiert die Prostatakrebsdiagnose durch Deep-Learning-Analyse digitaler Pathologie-Objektträger und erreicht eine Gleason-Mustererkennung auf Expertenniveau sowie eine quantitative Beurteilung der Tumorlast, die Urologen zuversichtlich zu endgültigen Behandlungsentscheidungen führt. Das Unternehmen priorisiert komplexe Fälle in Labors mit hohem Volumen und verkürzt so die Durchlaufzeiten erheblich. Darüber hinaus heben seine prädiktiven Algorithmen diagnostische Unsicherheiten hervor und unterstützen Qualitätssicherungsprotokolle in nationalen Screening-Programmen, die jährlich Millionen von Patienten versorgen. Im Oktober 2025 arbeitete das Unternehmen mit Reverain Technologies zusammen, um fortschrittliche KI für die End-to-End-Erkennung von Lungenkrebs einzuführen.

3. Ibex Medical Analytics

Ibex Medical Analytics unterstützt die Prostatapathologie mit der Galen AI-Plattform, die Biopsieproben analysiert, um Gleason-Scores vorherzusagen und das Krebsvolumen zu quantifizieren, wodurch aktive Überwachungsprotokolle für Patienten mit geringem Risiko weltweit unterstützt werden. Ibex hat seinen Hauptsitz in Israel und reduziert die diagnostische Variabilität durch standardisierte Berichterstattung. Darüber hinaus werden die Arbeitsabläufe in den Gemeinschaftspraxen effizient optimiert. Dies dient nationalen Screening-Initiativen mit Studien, die erhebliche Effizienzgewinne in internationalen Gesundheitsnetzwerken bestätigen.

4. SOPHiA-GENETIK

Sophia Genetics mit Hauptsitz in den USA erleichtert die globale Onkologieforschung durch föderiertes KI-Lernen innerhalb der DDM-Plattform, das genomische Varianten von Patienten mit umfangreichen Referenzdatensätzen abgleicht. Darüber hinaus werden die Eignungswahrscheinlichkeiten für klinische Studien in internationalen Krebszentren quantitativ abgeleitet. Das Unternehmen wahrt die institutionelle Datensouveränität. Es ermöglicht auch grenzüberschreitende Kooperationen zur Unterstützung der Vorhersage des Ansprechens auf die Immuntherapie durch standardisierte Varianteninterpretation. Dies ermöglicht es unterschiedlichen Patientenpopulationen, den Konsens über molekulare Tumorboards weltweit systematisch und effizient zu koordinieren.

5. PathAI, Inc.

PathAI verbessert die Präzision der Brustkrebs-Pathologie durch die Halcyon-Plattform, die die ER/PR/HER2-Biomarker-Expression quantitativ misst und gleichzeitig die morphologische Beurteilung innerhalb von Routineobjektträgern durchführt und standardisierte Berichte erstellt, die Therapieauswahlentscheidungen über Subtypen hinweg effizient leiten. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in den USA und vergleicht kontinuierlich die Leistung einzelner Pathologen mit nationalen Qualitätsstandards, während die Vorhersage von Diskordanzen Peer-Reviews in akademischen Zentren und kommunalen Krankenhäusern im ganzen Land unterstützt, wodurch die diagnostische Konsistenz gefördert und die Patientenergebnisse systematisch verbessert werden. Im Juni 2025 erhielt das Unternehmen eine FDA 510 (k)-Zulassung für seine AISight Dx-Plattform für die Primärdiagnose im klinischen Umfeld.

6. Siemens Healthineers AG

Siemens Healthineers mit Hauptsitz in Deutschland analysiert Lungen-Screening-CTs mit AI-Rad Companion, quantifiziert die Knötchenprogressionsraten kalibriert nach Lung-RADS-Kriterien und automatisiert gleichzeitig effizient die Triage umsetzbarer Ergebnisse für eine multidisziplinäre Überprüfung in europäischen Netzwerken. Durch die strukturierte Berichterstellung verkürzt das Unternehmen die Bestrahlungszeiten für Radiologen erheblich. Dies unterstützt Initiativen zum Screening der Bevölkerungsgesundheit mit einer prospektiven Validierung, die Sensitivitätsverbesserungen und die Früherkennung von Lungenkrebs systematisch bestätigt.

7. Insilico-Medizin

Insilico Medicine beschleunigt die Entdeckung von Krebsmedikamenten durch generative KI-Plattformen, die auf nicht behandelbare Wege abzielen, neue Inhibitoren mit nanomolarer Wirksamkeit entwickeln und klinische Erfolgswahrscheinlichkeiten im Rahmen von Pharmapartnerschaften weltweit quantitativ vorhersagen. Insilico hat seinen Hauptsitz in den USA und setzt die Optimierung des Reinforcement Learning ein, um präklinische Entwicklungszeitpläne zu optimieren und so Innovationen in der Präzisionsmedizin in globalen Kooperationen mit rationaler Strukturgenerierung zu unterstützen, die eine schnelle, systematische und effiziente Priorisierung von Kandidaten über alle Onkologie-Portfolios hinweg ermöglicht. Im Februar 2026 arbeitete das Unternehmen mit dem Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) zusammen, um die Hauptangriffspunkte für gastroösophageale Krebserkrankungen zu identifizieren.

8. Guardant Health, Inc.

Guardant Health Inc. mit Hauptsitz in den USA transformiert die Behandlung von metastasiertem Krebs durch die blutbasierte Profilerstellung Guardant360, die umsetzbare Veränderungen erkennt und nichtinvasiv die Therapieauswahl steuert, während Reveal landesweit die Resterkrankung überwacht und das Rezidivrisiko nach der Behandlung quantitativ vorhersagt. Das Unternehmen analysiert neben umfassenden Gen-Panels auch Methylierungssignaturen, die die Krebsentstehung bestimmen. Dies hilft bei Immuntherapie-Entscheidungen und dient Onkologen dazu, das Ansprechen auf die Behandlung systematisch zu verfolgen.

9. Hoffmann-La Roche

Hoffmann-La Roche orchestriert molekulare Tumorboards über die Naviify-Plattform, die genomische Profile mit klinischen Studien abgleicht, während Digital Pathology AI die PD-L1-Expression quantifiziert und so Immuntherapieergebnisse in allen Krebszentren auf der ganzen Welt präzise vorhersagt. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in der Schweiz und automatisiert die Evidenzsynthese, um einen therapeutischen Konsens auf effiziente Weise zu unterstützen, wobei die Analyse räumlicher Biomarker die diagnostischen Arbeitsabläufe verbessert. Dies hilft bei der Koordinierung multidisziplinärer Fachkenntnisse, die der Implementierung präziser Onkologie weltweit dienen.

10. Elektra

Elekta automatisiert die Konturierung der Strahlentherapie bei Prostata-, Gehirn- und Lungenkrebs durch KI-Segmentierung, erreicht Präzision auf Expertenniveau und beschleunigt gleichzeitig die VMAT-Planungsabläufe in allen radioonkologischen Abteilungen weltweit erheblich. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Schweden generiert genaue Behandlungsmengen und unterstützt so die dosimetrische Optimierung systematisch. Es bestätigt auch die Planungsäquivalenz und dient somit Qualitätssicherungsprogrammen und verbessert die Genauigkeit der Krebsbehandlung effizient.

Fortschritte in der KI-Technologie werden die Einführung von KI in der Onkologie vorantreiben

Zukünftige Onkologieplattformen würden digitale Systeme integrieren, die Bilddaten, Genominformationen und Patientengesundheitsakten in einem einheitlichen Analyserahmen kombinieren. Diese Systeme könnten die kontinuierliche Überwachung des Krankheitsverlaufs und des Ansprechens auf die Behandlung unterstützen. Während sich wissenschaftliche Forschung und Medizintechnik weiterentwickeln, wird KI ein wichtiger Partner in der onkologischen Praxis bleiben. Seine Entwicklung spiegelt eine Zukunft wider, die von Präzisionsmedizin, fortschrittlicher Dateninterpretation und intelligenten Gesundheitssystemen geleitet wird, die darauf ausgelegt sind, die Patientenergebnisse zu verbessern und die moderne Krebsbehandlung zu unterstützen.