Bei fortgeschrittenen Hautkrebserkrankungen stützen sich Therapieentscheidungen auf Grund mangelnder Evidenz häufiger auch auf die persönlichen Erfahrungen der behandelnden Mediziner*innen. 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, Mediziner*innen 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 effizienten onkologischen Behandlung beitragen und aufwändige Beobachtungsstudien in Zukunft ersetzen.
Trotz langjähriger Forschungsanstrengungen steht die Medizin beim Einsatz von KI jedoch noch am Anfang. Dies liegt vor allem an der mangelnden Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Daten, Datenschutzbedenken und Anforderungen an die Erklärbarkeit von Ergebnissen.
Dieser Projektvorschlag leistet einen neuen Beitrag zum Einsatz von KI, insbesondere der Methodik des Fallbasierten Schließens, bei der Versorgung von Hautkrebspatient*innen. Angestrebt wird ein Assistenzsystem für die Mediziner*innen, 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 mit welchen Techniken der künstlichen Intelligenz ausgewertet werden können. Damit wird eine wichtige Grundlage für die anschließende Definition eines entsprechenden kooperativen interdisziplinären Forschungsprojektes geschaffen.
Zusammengefasst werden im Pre-OnkoCase-Projekt die folgenden Ziele verfolgt:
• Datenanalyse und Qualitätsbewertung von Krankenhaus-Informationssystem-Daten.
• Evaluierung von Semantifizierungs- und Informationsextraktionstechniken von Krankenhausinformationssystem-Daten unter Verwendung des ADT/GEKID-Basisdatensatzes und von Klassifikationen sowie Ontologien.
Partner
• Klinik für Hautkrankheiten Universitätsklinikum Münster
• Institut für Medizinische Informatik Münster