KI-unterstützte, versorgungsnahe Nutzung von Krebsregisterdaten (AI-CARE)
Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Forschungsschwerpunkt „Krebsregisterdaten zusammenführen und intelligent nutzen“
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Projektleitung
Universität zu Lübeck
Prof. Dr. med Alexander Katalinic
Ratzeburger Allee 160
23562 Lübeck
Projektlaufzeit
01.09.2022 bis 31.08.2025
Das Projekt ist Teil des Forschungsschwerpunkts „Krebsregisterdaten zusammenführen und intelligent nutzen: Innovationsprojekte für Künstliche Intelligenz“.
Projektbeteiligte
- Universitätsklinikum Eppendorf
- Goethe-Universität Frankfurt
- Krebsregister Baden-Württemberg
- Krebsregister Bremen BIPS
- Hamburgisches Krebsregister
- Hessisches Krebsregister
- Klinisches Krebsregister Mecklenburg-Vorpommern
- Klinisches Krebsregister Niedersachsen
- Krebsregister Saarland
- Krebsregister Schleswig-Holstein
- Deutsches Zentrum für Künstliche Intelligenz
- Robert Koch-Institut
Ansprechperson
Dr. Anja Hillekamp
Dr. Andrea Delekate
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de
Motivation
Seit nunmehr fast 100 Jahren werden systematisch Daten zu Krebs in Registern zur Krebsbekämpfung erfasst. Seit Inkrafttreten des Krebsfrüherkennungs- und -registergesetzes im Jahr 2013 werden für alle Krebserkrankungen in Deutschland nicht nur epidemiologische Basisdaten, z.B. über Häufigkeit oder Trends einer Erkrankung, sondern ein umfangreicher klinischer Datensatz erhoben, der vertiefte Angaben zum Tumor, den durchgeführten Therapien und zum Verlauf der Erkrankung umfasst. Diese große Datenmenge soll nun mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) für die onkologische Forschung effizienter als bisher erschlossen werden und dadurch insbesondere zur Steigerung der onkologischen Versorgungqualität für Patientinnen und Patienten beitragen.
Ziele und Vorgehen
Das Projekt AI-Care verfolgt das Ziel, Krebsregisterdaten mit KI-Methoden so aufzubereiten, zu verbessern und zusammenzuführen, dass diese für onkologische Qualitätssicherung und Forschung besser zugänglich gemacht werden. Es soll die Frage geklärt werden, wie die Auswertungen von Krebsregisterdaten mit KI-Methoden das klassische Auswertungsspektrum sinnvoll ergänzen können. Zu den konkreten Fragestellungen und Zielen dieses Projektes gehören u. a. die Problematik der datenschutzgerechten und praktikablen Zusammenführung („use und access“) der dezentral vorgehaltenen Krebsregisterdaten, die Standardisierung und Normierung von Daten als Vorbereitung für KI-Anwendungen, Entwicklung von KI-Modellen für die Bestätigung und Strukturierung von Daten sowie für Vorhersagen des Krankheitsverlaufs. Darüber hinaus sollen weiterführende Analysen der Daten durchgeführt werden, deren Ergebnisse auch an die klinisch Tätigen rückgemeldet werden sollen.
Perspektiven für die Praxis
Die Ergebnisse des Projekts AI-CARE können somit zur Verbesserung des Datenaustauschs mit den meldenden Einrichtungen, mit der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten und den Entwicklerinnen und Entwicklern von KI-Modellen beitragen. Es wird angestrebt, die Ergebnisse in für die Krebsregister dauerhaft nutzbare Anwendungen zu überführen. So sollen die entwickelten KI-Methoden nicht nur in den beteiligen Krebsregistern verankert werden, sondern der Allgemeinheit frei zugänglich zur Verfügung gestellt werden. Mit AI-CARE soll folglich die Datenqualität, die Datenzusammenführung und wissenschaftliche Nutzung der Krebsregisterdaten gesteigert und dadurch auch die onkologische Versorgungsqualität für die Patientinnen und Patienten verbessert werden.
Ergebnisse
Es wurde eine zentrale Antragsplattform geschaffen, über die Daten aus den Krebsregistern auch zukünftig beantragt werden können. Inzwischen wurden bei allen Landeskrebsregistern aktuelle Datensätze zu Brust-, Lungen-, Schilddrüsenkrebs und Non Hodgkin Lymphomen angefordert −insgesamt liegen jetzt Daten zu mehr als einer halben Million Tumorerkrankungen vor. Um diese große Datenmenge für KI-Modelle einfacher nutzen zu können, werden die Datensätze zunächst auf Qualität überprüft und dann entsprechend aufbereitet und normiert. Dazu wurde eine automatisierte Datenverarbeitungspipeline entwickelt, die sich derzeit im Einsatz befindet. Die so aufbereiteten Daten werden unter verschiedenen Gesichtspunkten mit KI-Modellen bearbeitet. Dazu zählen Datenoptimierungen von Krebsregisterdaten, KI-basierte explorative Datenanalysen sowie KI-basierte Prognosen zum Überleben nach Krebserkrankung. Erste Ergebnisse konnten bereits in mehreren wissenschaftlichen Publikationen vorgestellt werden.
Verwertung
Die Ergebnisse des Projekts AI-CARE können den Datenaustausch mit den meldenden Einrichtungen, mit der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten und den Entwicklerinnen und Entwicklern von KI-Modellen verbessern. Es wird angestrebt, die Ergebnisse in für die Krebsregister und Forschende dauerhaft nutzbare Anwendungen zu überführen. So sollen die entwickelten KI-Methoden nicht nur in den beteiligen Krebsregistern genutzt werden, sondern der Allgemeinheit frei zugänglich zur Verfügung gestellt werden. Mit AI-CARE soll folglich die Datenqualität, die Datenzusammenführung und wissenschaftliche Nutzung der Krebsregisterdaten gesteigert, neue KI-basierte Methoden in die Krebsregistrierung und Versorgungsforschung überführt und dadurch auch die onkologische Versorgungsqualität für die Patientinnen und Patienten verbessert werden.
Weitere Informationen
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Handlungsfeld „Digitalisierung“
Die Digitalisierung des Gesundheitswesens und ihre Auswirkungen u. a. auf die Patientinnen- und Patientenversorgung bietet große Chancen. Hier erfahren Sie mehr zum gesundheitspolitischen Handlungsfeld „Digitalisierung“.
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Überblick Forschungsschwerpunkte
Das BMG fördert neben Einzelvorhaben insbesondere Forschungsaktivitäten zu übergreifenden Themen. Die Förderschwerpunkte richten sich nach den Handlungsfeldern der Ressortforschung. Hier gelangen Sie zum Überblick.