Memorial Sloan Kettering: KI-gestütztes Patientenmatching für klinische Studien

Klinische Studien an großen Krebszentren wie Memorial Sloan Kettering erfordern die systematische Prüfung von Patientenakten gegen eine Vielzahl von Einschlusskriterien. Laut den verfügbaren Quellen kann das manuelle Vorscreening einer einzelnen Patientenakte bis zu 45 Minuten dauern – insbesondere dann, wenn die Unterlagen Kliniknotizen und PDF-Dokumente umfassen. Patientenakten können dabei bis zu 1.000 Seiten umfassen und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten.

Triomics-CTO Hrituraj Singh beschreibt das Problem so: „Oncology faces an information burden at a scale that legacy systems were never designed to handle, and that burden can stand in the way of better outcomes."

MSK kollaboriert mit Triomics, einem auf Onkologie spezialisierten Unternehmen für generative KI, und setzt dessen KI-gestützte Plattform zur klinischen Studienauswahl und zum Patientenscreening ein. Triomics nahm am MSK iHub Challenge-Programm 2024 teil und ist seither Mitglied des MSK Innovation Hub (iHub).

Die Einführung erfolgt durch das MSK Clinical Research Innovation Consortium (CRIC) und das iHub-Team in zwei Phasen, mit dem Ziel, das vollständige Portfolio aktiver klinischer Studien an MSK abzudecken. Die Plattform analysiert Patientenakten automatisch, identifiziert infrage kommende Studien und stellt dem klinischen Forschungsteam eine nachvollziehbare Begründung mit Quellenangaben bereit.

Die Triomics-Plattform basiert auf einem Large Language Model, das auf Onkologie spezialisiert trainiert wurde. Sie verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Patientendaten – einschließlich handschriftlicher Notizen und bildgebender Befunde – und erzeugt daraus Outputs, die Ärzte bei der Identifikation geeigneter Behandlungs- und Studienzuordnungen unterstützen.

Ein erklärter Schwerpunkt liegt auf Transparenz: Die Plattform gibt für alle Ausgaben Quellenangaben an und dokumentiert ihre Analyseschritte nachvollziehbar, anstatt Kliniker zur impliziten Akzeptanz der KI-Ergebnisse zu verpflichten. Darüber hinaus unterstützt Triomics Compliance-Anforderungen durch automatisierte Berichterstattungs- und Datenübermittlungsfunktionen.

Triomics hat Daten publiziert, die in Zusammenarbeit mit der American Society of Clinical Oncology veröffentlicht wurden. Demnach lassen sich Chart-Review-Zeiten um 67 % reduzieren; zudem wird eine 40-prozentige Verbesserung beim Matching von Patienten zu klinischen Studien ausgewiesen.

MSK gehört zu den bestehenden Kunden von Triomics, gemeinsam mit weiteren führenden Krebszentren wie MD Anderson, Yale Cancer Center und dem Mount Sinai Tisch Cancer Center. Insgesamt arbeitet Triomics nach eigenen Angaben mit Krebszentren zusammen, die rund 15 % aller amerikanischen Krebspatienten behandeln.

Der Einsatz bei MSK ist Teil eines breiteren Trends, bei dem spezialisierte onkologische KI-Plattformen den Informationsverarbeitungsaufwand in der klinischen Forschung adressieren. MSK betreibt parallel dazu weitere KI-Initiativen: So hat das Zentrum etwa im Februar 2025 eine Kooperation mit Insilico Medicine zur KI-gestützten Wirkstoffzielidentifikation bei gastroösophagealen Karzinomen bekannt gegeben – ein davon getrenntes Vorhaben, das die genomischen, proteomischen und transkriptomischen Patientendaten von MSK in die PandaOmics-Plattform von Insilico integriert.

Der Fokus der Triomics-Kooperation liegt explizit auf der operativen Entlastung klinischer Forschungsteams beim Studienscreening – nicht auf der grundlagenwissenschaftlichen Forschung. Lee Schwamm, Chief Digital Health Officer am Yale New Haven Health System und Frühadopter der Triomics-Technologie, charakterisiert die manuelle Ausgangssituation als „labor intensive, subjective and challenging to complete in a timely manner".