Pre-OncoCase

Beginn
01.01.2021
Ende
01.01.2022
Laufzeit
12 Monate
Status
Abgeschlossen
Fördersumme
31.012,00 €
Akronym
Pre-OncoCase
Titel
Vorstudie für die Realisierung eines Fall-orientierten Decision Support Systems für Behandlungsvorschläge von Hautkrebs mit Methoden der Künstlichen Intelligenz
Leitung
Prof. Dr. Ralph Bergmann
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) gGmbH
Dr. med. Stephan A. Braun
Westfälische Wilhelms-Universität (WWU) Münster
Inhalt

Bei fortgeschrittenen Hautkrebserkrankungen stützen sich Therapieentscheidungen auf Grund mangelnder Evidenz häufiger auch auf die persönlichen Erfahrungen der behandelnden Medizinerinnen. Einen signifikanten Fortschritt kann hier ein Decision Support System bewirken, das durch die Analyse von Einzelfällen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Lage ist, Medizinerinnen in der Auswahl von Behandlungsmethoden zu unterstützen. Hierzu bilden frühere Fälle die Erfahrungsgrundlage, die in Form von Behandlungsdaten in klinischen Informationssystemen dokumentiert sind. Decision Support Systeme könnten somit zur Sicherstellung einer besseren onkologischen Behandlung beitragen und aufwändige Beobachtungsstudien in Zukunft ersetzen.

Die Medizin steht jedoch trotz langjährigen Forschungsanstrengungen in der Nutzung von KI noch am Anfang. Dies ist hauptsächlich auf die mangelnde Verfügbarkeit von Daten in hoher Qualität, Datenschutzbedenken und Anforderungen an die Erklärbarkeit von Ergebnissen zurückzuführen.

Dieses Projekt leistet einen neuen Beitrag zum Einsatz von KI, insbesondere der Methodik des Fallbasierten Schließens, bei der Versorgung von Hautkrebspatientinnen und bildet die Grundlage zur Entwicklung eines Assistenzsystems für die Medizinerinnen, das die Möglichkeit bietet, bekannte Behandlungsfälle anhand relevanter, komplexer medizinischer Kriterien zu suchen, aufzufinden und unter Wahrung der Erklärbarkeit zu präsentieren.

Dazu soll am Beispiel des Hauttumorzentrums Münster untersucht werden, welche Daten aus den Dokumentationssystemen durch welche Techniken der Künstlichen Intelligenz auswertbar sind. Damit wird eine wichtige Basis für die nachfolgende Definition eines entsprechenden kooperativen interdisziplinären Forschungsprojektes geschaffen.

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