Die folgenden Fallstudien stammen aus veröffentlichten Real-World-Deployments und klinischen Evaluationen von 2025/2026. Sie zeigen, wie KI-Systeme in der Routine der Labormedizin und Pathologie eingesetzt werden – nicht als Experimente, sondern als regulierte, in den Workflow integrierte Tools.
1. Quest Diagnostics Feasibility Study mit Proscia Concentriq Dx und Ibex Galen Prostate (2025)
Hintergrund und Setting
Quest Diagnostics, eines der größten diagnostischen Labore der USA, führte 2025 eine Machbarkeitsstudie in einem seiner Hochdurchsatz-Labore durch. Im Fokus standen Prostatakarzinom-Biopsien (core needle biopsies, PCNBs). Die Lösung kombinierte die digitale Pathologie-Plattform Proscia Concentriq Dx mit dem KI-Algorithmus Ibex Galen Prostate.
Ergebnisse
- Pathologen signierten mit dem KI-gestützten Workflow 2,9 Fälle pro Stunde statt bisher 1,2 Fälle pro Stunde – eine Steigerung um mehr als 140 %.
- Die KI erreichte eine hohe Übereinstimmung mit den Pathologen bei der Detektion von Adenokarzinom und beim Gleason-Scoring.
- Die Pathologen bewerteten die digitale Lösung als einfach zu erlernen und benutzerfreundlich; die Akzeptanz war hoch.
- Die Studie bestätigte, dass KI die Detektion kleiner Tumoren und die Berichterstattung zusätzlicher Merkmale (z. B. Perineuralscheideninfiltration) verbessert, ohne die diagnostische Genauigkeit zu verringern.
Quelle
Proscia/Ibex/Quest Feasibility Study Report, veröffentlicht 2025.
2. Multizentrische HER2-Biomarker-Studie mit Mindpeak und Proscia (ASCO 2025)
Hintergrund und Setting
Sechs internationale akademische Zentren testeten die KI-Lösung Mindpeak (in Proscia Concentriq integriert) zur quantitativen Auswertung von HER2-low und HER2-ultralow beim Mammakarzinom. Ziel war die Verbesserung der Therapieauswahl für zielgerichtete Antikörper-Wirkstoff-Konjugate.
Ergebnisse
- Diagnostische Übereinstimmung der Pathologen stieg bei HER2-low von 73,5 % auf 86,4 %.
- Bei HER2-ultralow von 65,6 % auf 80,6 %.
- Fehlklassifikation von HER2-null-Fällen sank um 65 %.
- Die KI ermöglichte eine präzisere Identifikation von Patientinnen, die von neuen zielgerichteten Therapien profitieren könnten, und reduzierte damit Unter- und Übertherapien.
Quelle
Mindpeak/Proscia-Studie, präsentiert auf dem ASCO Annual Meeting 2025.
3. Paige Prostate Suite in Region Skåne (Sectra, Proof-of-Concept 2025)
Hintergrund und Setting
Die schwedische Region Skåne startete im April 2025 ein Proof-of-Concept-Projekt mit der Paige Prostate Suite (verteilt über Sectra Amplifier Service). Die KI wurde in den bestehenden digitalen Pathologie-Workflow integriert, um Prostatakarzinom-Diagnosen zu unterstützen.
Ergebnisse
- Automatisierte KI-Ergebnisse entlasteten die Pathologen spürbar bei der Primärdiagnostik.
- Die durchschnittliche diagnostische Genauigkeit stieg, die Befundzeit verkürzte sich signifikant.
- Das Projekt lieferte Erkenntnisse für skalierbare KI-Einführungen in weiteren Regionen und zeigte, wie ein einziger Vertrag, Hosting und Support (Sectra) die Einführungshürden senkt.
Quelle
Sectra Pressemitteilung und Projektbericht, April 2025.
4. EAGLE – EGFR AI Genomic Lung Evaluation (Nature Medicine 2025)
Hintergrund und Setting
Ein internationales Team entwickelte EAGLE, ein H&E-basiertes KI-Modell, das aus konventionellen Histologie-Schnitten (ohne zusätzliche Molekulartests) das Vorhandensein relevanter EGFR-Mutationen bei nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom vorhersagt. Die Studie validierte das Modell in mehreren Kohorten.
Ergebnisse
- Das Modell erreichte eine hohe prädiktive Genauigkeit als „computational biomarker“.
- Es ermöglicht eine schnellere Triage: Gewebeproben mit hoher Wahrscheinlichkeit für EGFR-Mutationen können priorisiert für gezielte NGS getestet werden.
- Besonders wertvoll bei limitiertem Tumormaterial oder in Ressourcen-knappen Settings.
Quelle
Campanella et al., Nature Medicine 2025 („Real-world deployment of a fine-tuned pathology foundation model“).
5. Kantesti AI – Großskalige Bluttest-Analyse (Global Health Report 2026)
Hintergrund und Setting
Die KI-Plattform Kantesti analysierte 2025/2026 mehr als 2,5 Millionen anonymisierte Bluttestergebnisse aus 10 Ländern. Geleitet von Dr. Thomas Klein (Facharzt für klinische Hämatologie) und einem internationalen Beirat.
Ergebnisse
- Die KI optimierte Referenzbereiche populationsspezifisch und erkannte Muster, die auf frühe Erkrankungen hinweisen.
- Deutliche Reduktion falsch-positiver/negativer Befunde in der Routinediagnostik.
- Die Plattform unterstützt Labore bei der Automatisierung von Triage und Interpretation komplexer Blutbilder.
Quelle
Kantesti Global Health Report, Januar 2026.
Gemeinsame Erkenntnisse aus den Fallstudien
Alle Beispiele zeigen drei zentrale Effekte:
- Zeitersparnis von 30–140 % bei der Fallbearbeitung.
- Genauigkeitssteigerung und Reduktion von Inter-Observer-Variabilität.
- Bessere Patientenversorgung durch präzisere Therapiezuweisung und schnellere Diagnosen.
Gleichzeitig machen die Studien klar: KI ersetzt keine Pathologen oder Laborärzte, sondern entlastet sie und hebt ihre Expertise auf ein neues Niveau. Die erfolgreichsten Implementierungen integrieren KI nahtlos in bestehende LIMS- und digitale Pathologie-Systeme und erfüllen strenge regulatorische Anforderungen (IVDR, FDA, Rili-BÄK).
Diese Real-World-Daten aus 2025/2026 belegen, dass KI in der Labormedizin kein Zukunftsszenario mehr ist – sie ist bereits heute klinischer Standard in führenden Laboren weltweit. Die analytica 2026 bietet die Gelegenheit, diese Systeme live zu erleben und mit den Entwicklern zu sprechen.
