Zusammenführen und Validieren von Krebsregisterdaten durch KI-Verfahren (ZuVaKI)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Forschungsschwerpunkt „Krebsregisterdaten zusammenführen und intelligent nutzen“

Close up of Doctor is showing medical analytics data, Medical technology concept

Projektleitung

Krebsregister Rheinland-Pfalz gGmbH
Dr. Nils Herm-Stapelberg
Große Bleiche 46
55116 Mainz

Projektlaufzeit

01.09.2022 bis 31.08.2025

Projektbeteiligte

  • Deutsches Kinderkrebsregister
  • Klinisches Krebsregister Niedersachsen
  • Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und BWL der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
  • Krebsregister Baden-Württemberg
  • Hessisches Krebsregister

Ansprechperson

Dr. Anja Hillekamp
Dr. Andrea Delekate
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de

Motivation

Täglich erreichen die Krebsregister deutschlandweit mehrere tausend Meldungen von onkologisch tätigen Ärztinnen und Ärzten, die neue Informationen zur Diagnose von Krebserkrankungen, deren Therapie oder Verlaufsdaten enthalten. Eine Herausforderung bei der Arbeit mit diesen Daten ist es, einen möglichst aktuellen und dennoch qualitätsgeprüften Datensatz zu schaffen. Dieser Datensatz steht den onkologisch tätigen Ärztinnen und Ärzten sowie der Forschung für Auswertungen und Datenanfragen zur Verfügung. Bei dieser Vielzahl an Informationen ist eine automatisierte Datenverarbeitung und auch deren automatisierte Qualitätssicherung von großem Wert. KI-basierte (künstliche Intelligenz) Verfahren werden bereits für Qualitätskontrollen bei der Erhebung von klinischen Daten diskutiert. Für die Qualitätssicherung von Krebsregisterdaten fanden sie bisher keine Anwendung.

Ziele und Vorgehen

Das Projekt ZuVaKI verfolgt das Ziel, die Möglichkeiten von KI-Verfahren zur Qualitätssicherung von Krebsregisterdaten zu untersuchen. Aus unterschiedlich gemeldeten Informationen zu Tumorerkrankungen einer Patientin oder eines Patienten an die Krebsregister werden die brauchbarsten Informationen ausgewählt und zusammengestellt. Das ist notwendig, da den Registern zu einzelnen Anlässen teilweise mehrere verschiedene Meldungen übermittelt werden, die sich zum Teil inhaltlich ergänzen, aber auch widersprechen können. Auf diesem Wege entsteht der sogenannte Best-Of-Datensatz. Durch eine höhere Automatisierung und eine bessere Fehlererkennung könnten Daten für Auswertungen schneller und qualitätsgesicherter an meldende Ärztinnen und Ärzte sowie Forschende bereitgestellt werden.

Perspektiven für die Praxis

Die Ergebnisse des Projekts ZuVaKI können dazu beitragen, dass durch den verstärkten Einsatz von automatisierten Verfahren und durch eine bessere Fehlererkennung Daten für Auswertezwecke und Analysen schneller und qualitätsgesicherter an medizinische und wissenschaftliche Einrichtungen bereitgestellt werden. Gut geprüfte Daten sind unabdingbare Voraussetzung zum Erstellen und Auswerten einer Best-Of-Tumorhistorie. Ziel ist es, dass alle Krebsregister in Deutschland nach Abschluss des Projektes von den Erkenntnissen und Verfahren profitieren.

Stand: 29. April 2022

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