Yale New Haven Health: KI reduziert manuelle Chart-Reviews in der Onkologie

Onkologische Patientenakten können laut Triomics-CEO Sarim Khan einen Umfang von bis zu 1.000 Seiten erreichen, bestehend aus handschriftlichen Notizen, Bildgebungsdaten und weiteren Dokumenten. Klinisches Personal muss diese Unterlagen sichten, bevor eine Behandlungsentscheidung getroffen oder ein Patient einem klinischen Studienprogramm zugewiesen werden kann. Lee Schwamm, Chief Digital Health Officer bei Yale New Haven Health System, beschreibt diesen Prozess als „arbeitsintensiv, subjektiv und schwer zeitgerecht durchführbar".

Yale New Haven Health System hat die KI-Plattform des New Yorker Unternehmens Triomics als Early Adopter eingeführt. Das System verarbeitet vollständige Patientenakten – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten – und liefert Ärzten aufbereitete Outputs, auf deren Basis sie den nächsten Behandlungsschritt identifizieren können. Daneben unterstützt die Plattform das Matching von Patienten zu klinischen Studien sowie die Automatisierung von Compliance-Reporting und Datenmeldungen.

Triomics betreibt eine Plattform auf Basis eines Large Language Model, das auf Onkologie spezialisiert trainiert wurde. Das Modell verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenquellen innerhalb der Patientenakte. Alle Ausgaben werden mit Quellenangaben versehen, sodass Ärzte die Ergebnisse nachvollziehen und prüfen können, ohne dem System blind vertrauen zu müssen. Laut Unternehmensangaben ist dieselbe KI-Infrastruktur in der Lage, mehrere unterschiedliche klinische Workflows abzudecken, ohne redundante Integrationen zu erfordern.

Triomics publizierte gemeinsam mit der American Society of Clinical Oncology Daten, wonach Chart-Review-Zeiten um 67 % gesenkt werden können. Zusätzlich veröffentlichte das Unternehmen Zahlen, die eine 40-prozentige Verbesserung bei der Zuordnung von Patienten zu klinischen Studien zeigen. Belege, die sich spezifisch auf die Ergebnisse bei Yale New Haven beziehen, sind in den vorliegenden Quellen nicht enthalten.

Yale New Haven Health System agiert in diesem Kontext als Early Adopter und ist Teil eines Kundenkreises, zu dem laut Triomics auch Memorial Sloan Kettering, MD Anderson und das Mount Sinai Tisch Cancer Center gehören. Die Zentren im Triomics-Netzwerk behandeln zusammen rund 15 % aller amerikanischen Krebspatienten. Darüber hinaus ist Yale New Haven Health System seit September 2025 Mitglied des Aegis Digital Consortium, einer Kooperation von vierzehn US-Gesundheitssystemen zur gemeinsamen Entwicklung und Skalierung von KI-gestützten Gesundheitstechnologien. Die Plattform von Triomics adressiert ein strukturelles Problem: Onkologische Informationsmengen haben laut CTO Hrituraj Singh einen Umfang erreicht, der mit herkömmlichen Systemen nicht mehr zuverlässig zu bewältigen ist.