Krebs-Forschungsdatenzentrum - KI-gestützte Evidenzgenerierung aus versorgungsnahen Daten klinischer Krebsregister, GKV-Routinedaten, Klinikdaten und deren Linkage (onkoFDZ)

Motivation

Es gibt medizinische Fragestellungen, die nicht oder nur schwer mit Hilfe standardisierter klinischer Studien beantwortet werden können. Aufgrund unzureichender Studienlage können klinische Leitlinien, die Ärztinnen und Ärzten als Entscheidungshilfe für eine Therapie dienen, teilweise gar keine oder zumindest keine wissenschaftlich abgesicherten Empfehlungen geben. Dies gilt insbesondere für die Etablierung neuer operativer Verfahren.

Die Datenerhebungen durch klinische Krebsregister (KKR), zertifizierte Zentren der Deutschen Krebsgesellschaft, onkologische Spitzenzentren und die gesetzlichen Krankenkassen bieten dagegen die Möglichkeit, hochwertige Erkenntnisse für therapierelevante Fragestellungen zu gewinnen. Hierfür sollen im Rahmen des Verbundes onkoFDZ die Daten aus den genannten Quellen miteinander verknüpft und mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgewertet werden. Als Anwendungsbeispiel dient der Darmkrebs, der in Deutschland mit jährlich ca. 59.000 Neuerkrankungen auftritt.

Ziele und Vorgehen

Das Projekt onkoFDZ verfolgt am Beispiel des Darmkrebses (kolorektales Karzinom) das Ziel, Daten aus sieben KKR mit weiteren versorgungsnahen medizinischen Daten, wie etwa Begleiterkrankungen, Therapien oder Verknüpfungen zu Studiendaten zusammenzuführen. Anschließend sollen KI-Verfahren wie das maschinelle Lernen genutzt werden, um den Einsatz und die Wirksamkeit von verschiedenen Behandlungen zu erfassen und Ergebnisse der durchgeführten Analysen für Leitliniengruppen, Behandler und die Öffentlichkeit nutzbar zu machen. Vorrangig sollen solche Fragestellungen beantwortet werden, für die die klinische Leitlinie „Kolorektales Karzinom“ derzeit keine oder keine ergebnisbasierten Empfehlungen geben kann.

Perspektiven für die Praxis

Die Ergebnisse des Projekts onkoFDZ können dazu beitragen, dass die in dem Projekt geplanten Verfahren zur Datenharmonisierung, -integration und KI-gestützten Analyse für eine breite Anwendung zur Verfügung gestellt werden und so als Blaupause für eine Forschungsinfrastruktur der deutschen Krebsforschung dienen können. Die Ergebnisse der Analysen sollen zudem der Leitlinienkommission zur Verfügung gestellt werden, so dass eine Anpassung der klinischen Leitlinien anhand der Ergebnisse erfolgen kann. Wissenschaftlich besser abgesicherte Empfehlungen in Leitlinien sind eine wesentliche Voraussetzung für eine zukünftig noch bessere medizinische Versorgung von an Krebs erkrankten Patientinnen und Patienten.