KI in der Onkologie: Wird die Schweiz zum Zentrum der Präzisionsmedizin?

Leon Wirz
22. Sept. 2025
4 Min. Lesezeit

Basierend auf Cancer Cell, September 2025, und Schweizer Initiativen in der Präzisionsmedizin

Einführung

Krebs gehört weltweit zu den häufigsten Todesursachen, mit jährlich fast 20 Millionen neuen Fällen (WHO, 2024). In der Schweiz erhalten rund 45 000 Menschen pro Jahr eine Krebsdiagnose, die Behandlungskosten übersteigen 5 Milliarden CHF jährlich – etwa 7 % der gesamten Gesundheitsausgaben (Krebsliga Schweiz, 2023).

Trotz grosser Fortschritte in der Therapie unterscheiden sich die Behandlungsergebnisse stark, da Tumoren auf molekularer Ebene sehr unterschiedlich sind. Eine im September 2025 in Cancer Cell veröffentlichte Übersichtsstudie (Yates et al.) fasst zusammen, wie künstliche Intelligenz (KI) zu präziseren Krebsbehandlungen beitragen kann. Gleichzeitig arbeitet die Schweiz mit der nationalen Initiative NAIPO, unterstützt vom Lausanner Unternehmen SOPHiA GENETICS, am Aufbau einer sicheren Infrastruktur für KI-gestützte Präzisionsonkologie.

Zentrale Erkenntnis

Die Übersicht zeigt, dass KI grosse und vielfältige Datensätze – genetische Sequenzierungen, pathologische Bilder, Radiologiedaten und klinische Patientenakten – miteinander kombinieren kann, um Tumoreigenschaften sichtbar zu machen, die mit herkömmlichen Methoden verborgen bleiben. Dadurch ergeben sich:

Genauere Klassifizierung von Krebsarten
Bessere Vorhersage von Therapieansprechen
Schnellere Entdeckung neuer Biomarker

In der Schweiz könnten solche Ansätze durch NAIPO gefördert werden, wo Spitäler und Forschungsinstitutionen Daten innerhalb eines geschützten nationalen Ökosystems austauschen – mit SOPHiA GENETICS als analytischem Partner.

Studiendesign

Die Veröffentlichung in Cancer Cell ist eine Übersichtsarbeit, keine neue klinische Studie. Sie fasst Ergebnisse zahlreicher Untersuchungen zusammen, in denen KI in der Onkologie eingesetzt wurde, darunter:

KI-Modelle, die anhand von Tausenden Patientendaten das Ansprechen auf Immuntherapien vorhersagen.
Maschinelles Lernen zur Klassifikation von Krebsuntertypen jenseits traditioneller Histologie.
Erste Hinweise, dass KI bei der Entdeckung therapieentscheidender Biomarker unterstützen kann.

Die Studie gibt einen Überblick über den aktuellen Stand und zeigt, wie diese Technologien schrittweise in die klinische Praxis gelangen.

Wichtige Ergebnisse

Tumorklassifikation: KI kann biologische Untergruppen von Krebs identifizieren, die unterschiedliche Therapieansätze erfordern.
Therapieempfehlung: Algorithmen können helfen abzuschätzen, welche Behandlung für eine einzelne Patientin oder einen Patienten am erfolgversprechendsten ist.
Biomarker-Identifikation: KI beschleunigt die Suche nach molekularen Signalen, die für die Therapieauswahl entscheidend sind.
Nutzung von Versorgungsdaten: KI kann Routinedaten aus Spitälern und Registern analysieren und damit klinische Studien ergänzen.

Einschränkungen der Studie

Die Arbeit ist eine Übersicht und enthält keine neuen klinischen Daten.
Viele KI-Modelle befinden sich noch in einer frühen Entwicklungsphase und müssen in prospektiven Studien validiert werden.
Datenqualität und Verzerrungen stellen grosse Herausforderungen dar; Modelle, die auf bestimmten Populationen trainiert wurden, sind nicht immer übertragbar.
Regulatorische Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in der Medizin befinden sich erst im Aufbau.

Bedeutung für die Schweiz

Gesundheitssystem: Krebs verursacht in der Schweiz jährlich Kosten von über 5 Milliarden CHF (~7 % der Gesundheitsausgaben). Präzisionsonkologie könnte helfen, ineffektive Therapien zu vermeiden, erfordert jedoch erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Ausbildung (Krebsliga Schweiz, 2023).
Patientinnen und Patienten: Der Zugang zu neuen Medikamenten verzögert sich – im Schnitt 301 Tage nach EMA-Zulassung, während es in Deutschland unter 150 Tage sind (Interpharma, 2024). Durch lokale Daten und KI-gestützte Plattformen wie NAIPO könnten solche Verzögerungen verkürzt werden.
Versicherer und Politik: Innovative Krebstherapien kosten oft 100 000 – 200 000 CHF pro Patient und Jahr(Interpharma, 2024). Bei jährlich rund 45 000 neuen Fällen könnte der flächendeckende Einsatz ohne gezielte Patientenauswahl das Versicherungssystem belasten. KI kann die Effizienz verbessern, wirft jedoch ethische Fragen zur Zugänglichkeit auf.
Forschung und Industrie: Mit globalen Akteuren wie Roche und Novartis sowie Innovatoren wie SOPHiA GENETICS ist die Schweiz gut positioniert, um im Bereich KI-Onkologie eine führende Rolle zu übernehmen.

Potenzielle Auswirkungen erfolgreicher Ansätze

Für Patientinnen und Patienten: Präzisere Therapiewahl kann Überlebenschancen und Lebensqualität verbessern.
Für das Gesundheitssystem: Weniger Fehlbehandlungen ermöglicht effizienteren Ressourceneinsatz.
Für Forschung und Wirtschaft: Stärkung der Schweiz als Standort für klinische Innovation und datengetriebene Medizin.

Risiken

Finanzielle Belastung: Selbst bei gezieltem Einsatz bleiben die hohen Therapiekosten eine Herausforderung für Versicherer und Patientinnen.
Ungleicher Zugang: Unterschiede zwischen grossen Universitätsspitälern und kleineren Kliniken könnten sich verstärken.
Überabhängigkeit von Algorithmen: Fehlende klinische Validierung kann zu Fehleinschätzungen führen.
Datenschutz: Der Schutz sensibler genetischer Daten bleibt zentral für das Vertrauen der Öffentlichkeit.

Gesamtbewertung

KI in der Präzisionsonkologie bietet neue Möglichkeiten, Krebsbehandlungen gezielter und effizienter zu gestalten. Die Evidenz steht jedoch noch am Anfang. Die Cancer Cell-Übersicht zeigt wissenschaftliches Potenzial, während die Schweizer NAIPO-Initiative einen konkreten Umsetzungsschritt darstellt.

Ob sich daraus messbare Vorteile für Patientinnen, Patienten und das Gesundheitssystem ergeben, hängt von sorgfältiger klinischer Validierung, transparenter Bewertung, gerechtem Zugang und nachhaltiger Finanzierung ab.

Nächste Schritte

Klinische Studien in der Schweiz müssen den Mehrwert von KI-basierten Therapieempfehlungen belegen.
Die NAIPO-Infrastruktur soll in den kommenden Jahren Spitäler und Forschungszentren landesweit vernetzen.
Erstattungsmodelle, etwa erfolgsabhängige Zahlungen, werden diskutiert, um Kosten von über 100 000 CHF pro Therapie zu managen.
Öffentliche Kommunikation ist entscheidend, um Vertrauen in den Umgang mit Gesundheitsdaten und KI-gestützten Entscheidungen zu schaffen.

Quellen

Yates, L. R., et al. New horizons at the interface of artificial intelligence and translational oncology. Cancer Cell, September 2025. Link
SOPHiA GENETICS. SOPHiA GENETICS joins Swiss national flagship initiative for precision oncology (NAIPO). Press release, September 2025. Link
World Health Organization (WHO). Cancer fact sheet, 2024. Link
Swiss Cancer League. Zahlen & Fakten – Krebs in der Schweiz 2023. Link
Interpharma. Health Panorama 2024: Healthcare costs and access to innovation in Switzerland. Link