Die Reihe im Kontext
Die Interviewreihe entstand im Rahmen von WeGoFive, einer von Prof. Dr. Andreas Moring und mir gegründeten Initiative für die produktive Zusammenarbeit von Menschen und künstlicher Intelligenz in Unternehmen und Organisationen. Das Gespräch mit Felix Faber habe ich selbst geführt. Mein Blick richtet sich dabei bewusst nicht nur auf den Algorithmus: Mich interessiert, wie eine hochkomplexe Technologie in eine etablierte medizinische Praxis gelangt, wie Fachleute auf sie reagieren und was Produktentwicklung leisten muss, damit aus technischer Möglichkeit tatsächliche Unterstützung wird.
Die sieben Episoden folgen dieser Bewegung Schritt für Schritt: vom Problem der weitgehend manuellen Pathologie über neuronale Netze und Trainingsdaten bis zu Pilotbetrieb, Akzeptanz, regulatorischen Fragen und einem Ausblick auf die Digitalisierung des Fachgebiets.
Gesamtzusammenfassung
Die Reihe zeigt KI als Teil eines soziotechnischen Systems. Gute Modelle allein reichen nicht. Es braucht digitalisierte Arbeitsprozesse, belastbare Daten aus der realen Praxis, enge Zusammenarbeit mit Anwenderinnen und Anwendern, Transparenz über Ergebnisse und eine klare menschliche Letztverantwortung. Besonders die biologischen Grenzfälle machen sichtbar, warum fachlicher Kontext nicht vollständig automatisiert werden kann.
Meine Einordnung aus heutiger Sicht
Rückblickend war Mindpeak für mich ein frühes, sehr konkretes Beispiel für eine Frage, die heute fast jede Organisation beschäftigt: Wie führen wir KI so ein, dass sie Fähigkeiten erweitert, ohne Verantwortung zu verwischen?
Entscheidend ist nicht der größtmögliche Grad an Autonomie. Entscheidend ist die Qualität des Gesamtsystems aus Technologie, Daten, Rollen, Kontrolle und Lernschleifen. Human in the Loop ist deshalb kein Sicherheitszusatz am Ende. Es ist eine Gestaltungsentscheidung darüber, wo Urteilskraft, Kontext und Verantwortung verankert bleiben.
Was genau macht Mindpeak?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Pathologie war über Jahrzehnte eine weitgehend manuelle Arbeit am Mikroskop. Erst durch das Scannen der Gewebepräparate entsteht eine digitale Infrastruktur, auf der KI überhaupt sinnvoll eingesetzt werden kann. Mindpeak entwickelt Algorithmen, die Zellmuster erkennen, Befunde beschleunigen und die diagnostische Arbeit verlässlicher machen sollen.
Der Ausgangspunkt ist ein Arbeitsfeld, das sich über Jahrzehnte kaum verändert hat: Pathologinnen und Pathologen beurteilen Gewebeschnitte manuell unter dem Mikroskop. Erst das Scannen der Präparate schafft eine digitale Oberfläche, auf der Algorithmen überhaupt sinnvoll unterstützen können. Mindpeak entwickelt dafür spezialisierte Werkzeuge, die Zellen erkennen, zählen und auffällige Bereiche markieren. Die Software soll Befunde beschleunigen und zugleich als Sicherheitsnetz dienen, nicht die ärztliche Verantwortung ersetzen. Das Geschäftsmodell hängt deshalb nicht nur an guter Mustererkennung, sondern an der Einbettung in reale Laborabläufe und an der Frage, welche Unterstützung im konkreten Diagnoseprozess tatsächlich Nutzen stiftet.
Meine heutige Einordnung
Die Episode zeigt, dass Transformation selten mit der KI selbst beginnt. Zuerst müssen Prozesse, Daten und Arbeitsmittel digital anschlussfähig werden. Organisationen überspringen diesen Schritt gern und sprechen sofort über Automatisierung. Tragfähig wird Technologie aber erst, wenn die grundlegende Arbeitsarchitektur stimmt.
Wie reagieren Menschen auf KI?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Felix Faber beschreibt eine gemischte Reaktion: Viele Fachleute sind neugierig, andere bezweifeln, dass Software eine über Jahre erlernte diagnostische Leistung unterstützen kann. Zugleich grenzt er reale Mustererkennung von der Vorstellung einer allwissenden KI ab. Die Systeme arbeiten innerhalb eines von Menschen gesetzten Rahmens und verfügen weder über Bewusstsein noch über umfassendes Weltwissen.
Faber unterscheidet zwischen fachlicher Skepsis und allgemeinen Zukunftsängsten. Einige Ärztinnen und Ärzte bezweifeln nachvollziehbar, dass Software eine Tätigkeit unterstützen kann, die jahrelange Ausbildung verlangt. Andere interessieren sich gerade deshalb für das Potenzial. Die populäre Vorstellung einer selbstbewussten KI mit Weltherrschaft hält er für weit entfernt von der Praxis. Die eingesetzten Systeme sind hochspezialisierte Mustererkenner in einem vom Menschen gesetzten Rahmen. Ihnen fehlt allgemeines Weltwissen: Ein System kann visuelle Strukturen zuverlässig klassifizieren und dennoch an einem Kontext scheitern, den Menschen sofort verstehen. Akzeptanz wächst daher durch realistische Erwartungen statt durch Überhöhung.
Meine heutige Einordnung
Akzeptanzprobleme sind nicht einfach Widerstand gegen Neues. Sie berühren professionelle Identität, Erfahrung und die Frage, wer künftig als kompetent gilt. Führung sollte diese Spannung nicht kleinreden. Sie muss klären, was die Technologie tatsächlich kann, wo ihre Grenzen liegen und welche Rolle menschliche Erfahrung weiterhin spielt.
Wie arbeitet eure Technologie?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Starre Regeln reichen für die biologische Vielfalt von Gewebe nicht aus. Mindpeak trainiert deshalb neuronale Netze mit sehr großen Mengen fachlich markierter Bilddaten. Die Systeme lernen komplexe Muster und können diese auf unbekannte Präparate übertragen. Die eingesetzte Netzwerkarchitektur orientiert sich dabei an der visuellen Such- und Arbeitsweise von Pathologen.
Einfache Wenn-dann-Regeln reichen in biologischem Gewebe nicht aus. Krebszellen lassen sich nicht zuverlässig über ein einzelnes Merkmal wie Größe oder Dunkelheit beschreiben. Mindpeak trainiert deshalb tiefe neuronale Netze mit sehr vielen markierten Bildausschnitten. Aus diesen Beispielen lernt das System komplexe Verknüpfungen und soll anschließend auch bisher ungesehene Muster einordnen. Zum Einsatz kommen Convolutional Neural Networks mit einer eigenen Architektur, die sich an der visuellen Suchweise von Pathologen orientiert. Das Ergebnis bleibt statistisch: Das Netz bildet Regeln aus, ohne sie in derselben Weise erklären zu können wie ein klassisch programmiertes System. Genau daraus entstehen Leistungsfähigkeit und Transparenzfragen zugleich.
Meine heutige Einordnung
Die technische Black Box verschiebt die Führungsaufgabe: Nicht jede einzelne interne Verknüpfung muss erklärbar sein, aber Zweck, Datenbasis, Qualitätsmaßstäbe und Verantwortungsgrenzen müssen es sein. Gute Governance entsteht um das Modell herum – durch klare Prüfprozesse, nachvollziehbare Entscheidungen und definierte Eskalationspunkte.
Wo steht ihr heute?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Die Episode zeichnet den frühen Weg von Mindpeak nach: von der Idee und Gründung über Partnerlabore und Förderung bis zu einer ersten einsatzbereiten Anwendung für Brustkrebszellen. Zum Zeitpunkt des Gesprächs läuft die Software parallel zur diagnostischen Routine in Pilotlaboren. Der Pathologe erstellt den Befund; die KI arbeitet als zusätzliche Prüfung und Sicherheitsnetz.
Die Entwicklung begann Ende 2017; im März 2018 wurde Mindpeak gegründet. Zwei Partnerlabore und eine Förderung der Stadt Hamburg ermöglichten einen schnellen Übergang von der Idee zur Anwendung. Zum Zeitpunkt des Gesprächs quantifiziert eine erste Software Brustkrebszellen und läuft in zwei Laboren parallel zur Routine. Die ärztliche Befundung bleibt maßgeblich, während das Tool Ergebnisse vergleicht und zusätzliche Sicherheit geben soll. Der geplante Markteintritt erfolgt zunächst als „Research Use Only“, während die formale Zulassung vorbereitet wird. Das zeigt, dass Produktreife in der Medizin aus Technik, klinischem Alltag, regulatorischem Pfad und dokumentierter Qualität gemeinsam entsteht.
Meine heutige Einordnung
Der parallele Betrieb ist organisatorisch klug: Neue Technologie wird nicht sofort zur alleinigen Instanz, sondern kann sich im realen Prozess bewähren. So entstehen Evidenz, Lernschleifen und Vertrauen. Gerade in regulierten Feldern ist das oft wirksamer als ein radikaler Austausch bestehender Abläufe.
Was ist die größte Herausforderung?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Die kontrollierte Forschungsumgebung und der Laboralltag sind zwei verschiedene Welten. Reale Präparate enthalten Variationen, Fehler und unerwartete Fälle, mit denen ein marktfähiges System umgehen muss. Dafür braucht es hochwertige Daten, starke Partnerlabore und außergewöhnlich gute Data-Science-Kompetenz. Ein überzeugender Prototyp ist noch lange kein robustes Produkt.
Faber nennt zwei Engpässe. Der erste ist die Differenz zwischen kontrollierten Datensätzen und echter Laborpraxis. Wissenschaftliche Tests können sehr hohe Genauigkeiten zeigen, während reale Präparate biologische Vielfalt, unterschiedliche Färbungen und unerwartete Artefakte enthalten. Ein marktfähiges Produkt muss mit dieser Unordnung robust umgehen. Der zweite Engpass ist das Team. KI-Entwicklung verbindet Statistik, Theorie und Engineering; Qualitätsunterschiede zwischen durchschnittlichen und sehr guten Fachleuten wirken sich unmittelbar auf das Ergebnis aus. Gute Daten allein reichen nicht. Es braucht Menschen, die Modelle, Fehlerbilder und medizinischen Kontext gemeinsam verstehen und aus einem Demonstrator ein belastbares Produkt machen.
Meine heutige Einordnung
Der Transfer in die Praxis ist die eigentliche Bewährungsprobe. Exzellenz bedeutet hier nicht Heldentum einzelner Spezialisten, sondern belastbare Qualitätsstandards, interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Fähigkeit, mit Abweichungen systematisch umzugehen. Genau dort trennt sich technische Möglichkeit von organisatorischer Reife.
Wie läuft die Produktentwicklung?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Mindpeak entwickelt die Produkte eng mit rund 30 Pathologen aus verschiedenen Laboren. Beobachtung, Workshops und fachliches Labeln verbinden Nutzerwissen mit Technologieentwicklung. Die Software zeigt, welche Zellen sie markiert und lässt Korrekturen zu. Ein Beispiel mit beim Schneiden verschleppten Tumorzellen verdeutlicht, warum der Kontext des gesamten Präparats und die ärztliche Kontrolle unverzichtbar bleiben.
Mindpeak arbeitet mit rund 30 Pathologinnen und Pathologen und beobachtet deren Abläufe über längere Zeit. Denn Nutzer können nicht immer abstrakt benennen, welche Unterstützung den größten Unterschied macht. Workshops bewerten Ideen nach Umsetzbarkeit, Marktpotenzial, Zeitersparnis und wahrgenommenem Nutzen. Besonders wichtig ist der Umgang mit der Blackbox: Das Tool zeigt Markierungen und erlaubt Korrekturen, sodass die Kontrolle beim Menschen bleibt. Ein Präparationsartefakt macht diese Grenze anschaulich. Werden Tumorzellen beim Schneiden an eine andere Stelle verschleppt, erkennt die KI dort formal korrekt Zellen; erst der medizinische Kontext erklärt, warum die Markierung anders zu bewerten ist.
Meine heutige Einordnung
Hier liegt der Kern des gesamten Dossiers: Der Mensch bleibt nicht aus Tradition in der Schleife, sondern weil Kontext, Verantwortung und Grenzfälle nicht vollständig im Modell aufgehen. Akzeptanz entsteht durch echte Einflussmöglichkeit. Beteiligung darf deshalb kein Kommunikationsformat nach der Entwicklung sein – sie muss Teil der Produktarchitektur werden.
Wo steht ihr in einem Jahr?
Felix Faber · Gründer und CEO von Mindpeak · im Gespräch mit Sascha Adam
Worum es geht
Felix Faber erwartet eine schnelle Digitalisierung der Pathologie: Präparate werden gescannt, die Arbeit verlagert sich vom Mikroskop an den Bildschirm und erste klinisch einsetzbare KI-Werkzeuge kommen auf den Markt. Mindpeak will weitere Produkte entwickeln, erste Verkäufe realisieren und parallel die regulatorische Zulassung vorantreiben.
Voraussetzung für die nächste Stufe ist die Digitalisierung der Pathologie selbst. Wenn Präparate flächendeckend gescannt und Befunde am Bildschirm erstellt werden, können KI-Werkzeuge in den Arbeitsablauf integriert werden. Faber erwartet erste klinisch nutzbare Produkte am Markt und plant weitere Mindpeak-Anwendungen sowie erste Verkäufe. Parallel läuft die Zulassung des ersten Medizinprodukts. Die regulatorische Einordnung ist dabei entscheidend: Ein In-vitro-Diagnostikum außerhalb des Körpers mit abschließender ärztlicher Kontrolle hat andere Risiken als ein aktives Implantat. Der Ausblick verbindet deshalb ambitioniertes Wachstum mit einer klaren Grenze – die klinische Verantwortung bleibt eingebettet in geprüfte Prozesse.
Meine heutige Einordnung
Rückblicke auf frühe Prognosen sind wertvoll, weil sie Entwicklung nicht im Nachhinein glätten. Sie zeigen, welche Voraussetzungen unterschätzt wurden und welche Linien tatsächlich getragen haben. Transformation verläuft selten nur entlang technischer Leistungsfähigkeit – Infrastruktur, Regulierung, Vertrauen und betriebliche Integration bestimmen das Tempo mindestens genauso stark.
Vom Algorithmus zur verantwortbaren Praxis
Über alle Episoden hinweg entsteht ein klares Muster: Technologie wird wirksam, wenn sie in reale Arbeit eingebettet wird. Datenqualität, Co-Creation, Erklärbarkeit, regulatorische Sorgfalt und menschliche Kontrollmöglichkeiten sind keine Nebenthemen. Sie bilden die eigentliche Infrastruktur für Vertrauen.