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Einsatz Künstlicher Intelligenz im urologischen Tumorboard – Vorstellung des interdisziplinären Forschungsvorhabens KITTU an der Universitätsmedizin Mainz
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Autoren
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Gregor Duwe
- Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Klinik und Poliklinik für Urologie und Kinderurologie, Mainz, Deutschland
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Dominique Mercier
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Bereich Smarte Daten und Wissensdienste, Kaiserslautern, Deutschland
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Markus Junker
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Bereich Smarte Daten und Wissensdienste, Kaiserslautern, Deutschland
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Werner Seiz
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Natasja de Bruin
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Om Prakash Sharma
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Oliver Pfante
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Andreas Hochheimer
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Jürgen Scheele
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Andreas Dengel
- Innoplexus AG, Translational Science, Eschborn, Deutschland
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Axel Haferkamp
- Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Klinik und Poliklinik für Urologie und Kinderurologie, Mainz, Deutschland
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Thomas Höfner
- Klinik für Urologie und Andrologie, Ordensklinikum Linz GmbH Elisabethinen, Linz, Österreich
| Veröffentlicht: | 2. Mai 2023 |
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Gliederung
Text
Einleitung: Die heutigen Entscheidungen über die beste verfügbare Therapie bei urologisch-onkologischen Tumoren basieren auf Empfehlungen von interdisziplinären Tumorkonferenzen. Die vertretenen Experten sollten unvoreingenommen Empfehlungen abgeben, die auf aktuellen Leitlinien und klinischen Studien beruhen. Zu diesem Zweck könnte eine Künstliche Intelligenz (KI) die evidenzbasierte Behandlung in der Uro-Onkologie als Assistenzsystem zur Erstellung einer Behandlungsempfehlung in Tumorkonferenzen erhöhen. Mit unserem Verbundprojekt „KITTU“ (KI-unterstützte Therapiebegleitung für Tumorpatienten am Beispiel der Urologie) wollen wir ein solches KI-Assistenzsystem in der Urologie entwickeln.
Methode: Wir haben für die kommenden drei Jahre aufeinanderfolgende Arbeitspakete definiert. Zunächst wurde eine Anforderungsanalyse durchgeführt, basierend auf verschiedenen realen Fallstudien von Tumorkonferenzentscheidungen aus den vergangenen Jahren. Darauf aufbauend wurden Nutzerzentrierte Anforderungen für eine KI-Applikation formuliert. In einem zweiten Arbeitsschritt transformieren wir die vorhandenen Patientendaten in Repräsentationen, die in der Software-Entwicklung verwendet werden können. Zusätzlich werden wir die Daten aus klinischen Studien, auf denen die Entscheidungen der Tumorkonferenzen beruhen, in die ausgewählte Wissensrepräsentation einfügen. Anschließend wird eine KI-Software entwickelt werden. Durch die Einbeziehung von Studienergebnissen in den Prozess des maschinellen Lernens erwarten wir ein KI-System, das in seinen Entscheidungen erklärbar ist, um individuelle Behandlungsentscheidungen bestmöglich zu optimieren.
Ergebnisse: Das Verbundprojekt hat sich erfolgreich um eine Förderung in Höhe von 2,5 Millionen Euro (82% Förderanteil) beim Bundesministerium für Bildung und Forschung (Förderkennzeichen: 16SV9053) beworben, um dieses interdisziplinäre Forschungsvorhaben mit einer Laufzeit von 3 Jahren durchzuführen. Bei erfolgreicher Umsetzung dieser Entwicklungsarbeiten wird eine internationale, multi-zentrische Studie geplant, um die technische Integration in den klinischen Alltag zu evaluieren.
Schlussfolgerung: KITTU soll entwickelt werden, um die klinische Entscheidungsfindung in der Uro-Onkologie zu verbessern. Bei erfolgreicher Umsetzung würde es die Integration von KI-Wissen in die klinische Uro-Onkologie revolutionieren und könnte möglicherweise auf weitere Tumoridentitäten übertragen werden. Als ein von Bundesmitteln gefördertes wissenschaftliches Konsortium sind wir stets offen für weitere akademische und institutionelle Kooperationen, um dieses Ziel zu erreichen.
