Prof. Georg Kaissis verstärkt das HPI mit neuer Professur für menschenzentrierte KI in der Medizin

Menschen machen Fehler – auch beim Schreiben. Genauso passiert es manchmal in der Medizin, dass Unsicherheiten über eine Diagnose bestehen. Hier nun setzt Prof. Georg Kaissis an, der seit November die Professur für Digital Health: Human-Centred Transformative AI am HPI bekleidet. Sein Fokus? Die Verbindung unterschiedlicher medizinischer Daten – seien es Laborwerte, Bildgebung oder sogar genomische Infos – mit Hilfe smarter, vertrauenswürdiger Algorithmen. Kaissis will Systeme schaffen, die Ärzte und Forscher nicht ersetzen, sondern stützen: schnellere Diagnosen, bessere Therapieentscheidungen, Schutz sensibler Patientendaten und, vor allem, nachvollziehbare KI-Logik. Es geht Kaissis nicht um technologische Muskelspiele, sondern um alltagstaugliche, gerechte und transparente Lösungen, die im Gesundheitssystem tatsächlich akzeptiert werden. Sein Werdegang – Medizinstudium in München, Stationen bei der TU München, Helmholtz Munich, Imperial College London und zuletzt führender KI-Forscher bei Google DeepMind – steht ziemlich exemplarisch für das breite Wissen, das er nun in Potsdam einbringt. Das HPI steht damit nicht still: Mit Kaissis steigt die Zahl der Professuren auf stolze 30, weitere Neuzugänge werden bald folgen.

Die Berufung von Prof. Dr. med. Kaissis markiert einen bedeutsamen Schritt für das HPI, das sich als Knotenpunkt für innovative KI-Anwendungen in der Medizin etablieren will. Mit seinem Ansatz, maschinelle Lernsysteme nicht nur leistungsfähig, sondern vor allem nachvollziehbar, ethisch vertretbar und patientenzentriert zu entwickeln, reagiert Kaissis auf viele aktuelle Diskussionen rund um Vertrauen und Fairness in der KI. Ein zusätzlicher Aspekt: Das HPI betont die besondere Rolle von sogenannten Human-in-the-Loop-Systemen, bei denen letztlich der Mensch – meist die Ärzte – die Entscheidung trifft, gestützt von intelligenten Vorschlägen der Maschine. Laut aktuellen Branchenbeobachtungen wächst der Bedarf an solchen hybriden Modellen: Gerade beim Datenschutz und der Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen gibt es in Deutschland noch Zurückhaltung, weshalb multiprofessionelle Teams am HPI die Schnittstellen von Technik, Ethik und Praxisforschung gezielt angehen wollen. Die deutsche Hochschullandschaft steht hierbei zunehmend im internationalen Wettbewerb, da Tech-Giganten wie Google und Forschungsinstitute in Großbritannien oder den USA bereits intensiv an ähnlich gelagerten Ansätzen arbeiten. Darüber hinaus spielt das Thema der fairen KI eine Rolle bis in die Gesundheitspolitik, etwa beim Einsatz von Algorithmen zur Früherkennung oder bei der Zuteilung von Ressourcen im Gesundheitswesen.