Hirntumor-Diagnose in 12 Minuten: KI-System Hetairos übertrifft erfahrene Fachärzte

Eine neue Künstliche Intelligenz aus Heidelberg könnte die Diagnostik von Hirntumoren grundlegend verändern. Das System namens Hetairos klassifiziert Tumorgewebe in rund zwölf Minuten – wo herkömmliche Verfahren bis zu zwölf Tage benötigen. Das berichten Forschende des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) und des Universitätsklinikums Heidelberg am 10. Juni 2026 im Fachjournal Nature Cancer. Die KI übertrifft dabei erfahrene Neuropathologen in der Diagnosegenauigkeit deutlich.

Was ist Hetairos und wie funktioniert das System?

Hetairos – benannt nach dem altgriechischen Wort für Gefährte oder Kamerad – ist ein KI-Modell, das Gewebeproben von Hirntumoren anhand digitalisierter Standardfärbungen analysiert. Diese Gewebeschnitte gehören zur Routine-Diagnostik und fallen bei jeder Tumor-Operation ohnehin an. Hetairos muss also kein zusätzliches Material entnommen werden – die KI wertet aus, was bereits vorhanden ist.

Das System unterscheidet 102 verschiedene molekulare Subtypen von Tumoren des Zentralen Nervensystems (ZNS) – und deckt damit nahezu das gesamte Spektrum der aktuellen WHO-Klassifikation für Hirntumoren ab. Trainiert wurde Hetairos auf mehr als 11.000 digitalisierten Gewebeschnitten von 9.606 Patienten aus elf medizinischen Zentren auf vier Kontinenten.

Von zwölf Tagen auf zwölf Minuten – und von 400 Euro auf zwei Euro

Der bisherige Goldstandard für die präzise Klassifikation von Hirntumoren ist die DNA-Methylierungsanalyse. Sie liefert verlässliche Ergebnisse, erfordert aber spezialisierte Labore, aufwändige Geräte und ausreichend Tumormaterial. Im klinischen Alltag dauert der Prozess im Schnitt rund zwölf Tage. Die Kosten liegen je nach Analyse bei mehreren hundert Euro – teilweise bis zu 400 Euro pro Probe. In vielen Regionen der Welt ist die notwendige Technik gar nicht verfügbar.

Hetairos kommt auf Standard-Computerhardware zum Einsatz, sobald die Gewebeschnitte digitalisiert sind. Die eigentliche KI-Analyse dauert rund zwölf Minuten. Inklusive Vorbereitung und Digitalisierung könnten Ergebnisse laut den Forschenden oft innerhalb von 24 bis 48 Stunden vorliegen. Die geschätzten Kosten pro Analyse: ein bis zwei Euro.

DKFZ-Forscher Moritz Gerstung erklärt: „Hetairos zeigt das enorme Potenzial der KI-gestützten digitalen Pathologie, schnelle und weit verfügbare Diagnoseverfahren bereitzustellen, die bisher nur mit erheblichem technischen Aufwand möglich waren."

KI schlägt Fachärzte – aber Pathologen bleiben unverzichtbar

In einem direkten Vergleich zeigte Hetairos eine deutliche Überlegenheit gegenüber menschlichen Experten: Fünf erfahrene Neuropathologen aus verschiedenen internationalen Zentren analysierten 210 Fälle anhand der Gewebeschnitte. Hetairos erreichte eine Trefferquote von 68 Prozent für die erstgenannte Diagnose – die Spezialisten lagen im Schnitt bei 30 Prozent. Betrachtet man die drei wahrscheinlichsten Diagnosen, verbesserte sich die KI auf 84 Prozent, die Mediziner auf 50 Prozent.

Besonders präzise ist Hetairos dann, wenn es sich sicher ist: In rund 50 bis 70 Prozent der Fälle trifft das System eine Vorhersage mit hoher Sicherheit. In diesen Fällen liegt die Genauigkeit bei 87 bis 88 Prozent. Bei unklaren Fällen schränkt die KI die Zahl möglicher Diagnosen deutlich ein – und gibt Pathologen damit eine wertvolle Orientierung für weitere Tests.

Neuropathologie-Experte Felix Sahm vom Universitätsklinikum Heidelberg betont: „Hetairos ist nicht dazu gedacht, molekulare Analysen zu ersetzen, sondern diese gezielt zu ergänzen und zu beschleunigen." Bei sehr seltenen Tumorarten sind erfahrene Mediziner der KI derzeit noch ebenbürtig. Das System sei vor allem dort wertvoll, wo klassische molekulare Tests an ihre Grenzen stoßen – etwa wenn zu wenig Tumormaterial vorhanden ist oder molekulare Tests kein eindeutiges Ergebnis liefern.

Hetairos markiert zudem die Gewebebereiche, die für seine Entscheidung besonders ausschlaggebend waren. Das gibt Neuropathologen die Möglichkeit, die Grundlage der KI-Diagnose nachzuvollziehen und gezielt zu prüfen, welche Regionen für weiterführende Untersuchungen geeignet sein könnten. Diese Transparenz ist in der klinischen Praxis ein wesentlicher Vorteil gegenüber sogenannten Black-Box-KI-Systemen.

Was das für Hirntumorpatienten bedeutet

Hirntumoren gehören zu den schwerwiegenden Krebserkrankungen. In Deutschland erkranken jährlich rund 8.000 Menschen neu an einem Tumor des Gehirns oder der Hirnhäute, wie die Deutsche Krebshilfe berichtet. Die genaue Klassifikation des Tumors ist entscheidend für die Wahl der richtigen Therapie – denn nicht alle Hirntumoren sprechen gleich auf Bestrahlung, Chemotherapie oder neuere Verfahren wie Immuntherapien an.

Bisher können Wochen vergehen, bis ein vollständiges molekulares Profil vorliegt. In dieser Wartezeit wächst die Unsicherheit für Betroffene und Angehörige. Hetairos könnte diese Wartezeit erheblich verkürzen – und Ärztinnen und Ärzten bereits früher eine erste Orientierung geben, in welche Richtung die Therapie gehen soll.

Besonders in Ländern mit eingeschränkter Infrastruktur für molekulare Diagnostik könnte das System einen Sprung nach vorne bedeuten: Es benötigt keine Spezialgeräte und keine aufwändigen Labor-Workflows – nur digitalisierte Gewebeschnitte, die weltweit angefertigt werden können.

Häufige Fragen

Wird Hetairos schon in deutschen Kliniken eingesetzt?

Noch nicht routinemäßig. Das System wurde in einer prospektiven Studie parallel zur normalen klinischen Diagnostik erprobt, ohne dass die KI-Ergebnisse die Behandlungsentscheidungen beeinflussten. Bis zum klinischen Routineeinsatz sind weitere Studien und regulatorische Zulassungsschritte nötig.

Ersetzt Hetairos den Pathologen?

Nein. Das System ist als Unterstützungswerkzeug konzipiert – es liefert eine schnelle Vorklassifikation und markiert relevante Gewebebereiche. Die endgültige Diagnose und Therapieentscheidung treffen weiterhin die behandelnden Ärztinnen und Ärzte.

Wo finde ich weitere Informationen zu Hirntumor und Diagnostik?

Auf bestes.com findest du geprüfte Informationen zu Krebserkrankungen, Diagnostik und Behandlungsoptionen – verständlich erklärt für Betroffene und Angehörige.