Jedes Jahr werden in Deutschland ca. 500.000 Krebsdiagnosen gestellt, die als ca. 500 Millionen neu erfasster Datenfelder mit relevanter klinischer Information in den Krebsregistern abgebildet werden. Neben lückenhafter Daten und geringer Ergebnisrückmeldung an onkologisch tätige Ärztinnen und Ärzte, liegt die Kernproblematik in den komplizierten Datenstrukturen bzw. -zugängen und der Verteilung der Krebsregisterdaten in föderalen, dezentralen Länderstrukturen. Dieser Zustand sorgt für eine gehemmte Nutzung der Daten für die Qualitätssicherung und Forschung.
Das Verbundprojekt KI-unterstützte, versorgungsnahe Nutzung von Krebsregisterdaten, kurz AI-CARE (Artificial Intelligence for Cancer Registration and Research), setzt sich das Ziel, Datensätze dezentraler Krebsregister zusammenzuführen und mittels KI-Methoden aufzubereiten und auszuwerten, um schlussendlich die onkologische Versorgungsqualität für Patientinnen und Patienten zu steigern.
Neben der Datenaufbereitung für die KI-Nutzbarkeit und Open-Source Bereitstellung der verwendeten KI-Algorithmen wird der Forschungsschwerpunkt des DFKI Forschungsbereichs AIMedI in dem Verbundprojekt auf der Auswertung der Krebsregisterdaten liegen. In diesem Sinne werden konventionellen, statistischen Modellierungen KI-Algorithmen wie tiefe neuronale Netze gegenübergestellt, um relevante Fragestellungen wie z.B. Krebsüberleben und das Auftreten von Erkrankungsrezidiven zu prognostizieren.
https://ai-care-cancer.de/
Partner
- Universität zu Lübeck - Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf - Goethe-Universität Frankfurt - Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – Krebsregister Bremen - Klinische Landesregisterstelle des Krebsregisters Baden-Württemberg - Hamburgisches Krebsregister - Hessisches Krebsregister - Krebsregister Saarland - Registerstelle des Krebsregister Schleswig-Holstein - Klinisches Krebsregister Niedersachsen - Klinisches Krebsregister Mecklenburg-Vorpommern - Zentrum für Krebsregisterdaten
