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Jahrestagung der Vereinigung Westdeutscher Hals-Nasen-Ohren-Ärzte 2025

07.03. - 08.03.2025, Solingen

Real-World-Epidemiologie von Kopf-Hals-Tumoren: Erfahrungen mit einem multizentrischen „Big Data“-Datennetzwerk

Meeting Abstract

  • corresponding author presenting/speaker Sabine Eichhorn - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Kopf- u. Halschirurgie, Universität Witten/Herdecke, Katholisches Krankenhaus Hagen, Hagen, Deutschland
  • Anne Stöckert - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Kopf- u. Halschirurgie, Universität Witten/Herdecke, Katholisches Krankenhaus Hagen, Hagen, Deutschland
  • Fritz Wagner - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Kopf- u. Halschirurgie, Universität Witten/Herdecke, Katholisches Krankenhaus Hagen, Hagen, Deutschland
  • Franz Mitze - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Kopf- u. Halschirurgie, Universität Witten/Herdecke, Katholisches Krankenhaus Hagen, Hagen, Deutschland
  • author Jonas J.-H. Park - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Kopf- u. Halschirurgie, Universität Witten/Herdecke, Katholisches Krankenhaus Hagen, Hagen, Deutschland

Vereinigung Westdeutscher HNO-Ärzte. Jahrestagung der Vereinigung Westdeutscher Hals-Nasen-Ohren-Ärzte. Solingen, 07.-08.03.2025. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2025. Doc15

doi: 10.3205/25wdhno15, urn:nbn:de:0183-25wdhno153

Veröffentlicht: 6. März 2025

© 2025 Eichhorn et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Erhebung epidemiologischer Daten zu Kopf-Hals-Tumorerkrankungen stößt in kontrollierten, klinischen, prospektiven Studien an methodische und praktische Grenzen. Solche Studien repräsentieren die Alltagsrealität der klinischen Versorgung oft nur unzureichend. Bislang stützen sich epidemiologische Erkenntnisse weitgehend auf die Auswertung von Krebsregistern und Daten des Statistischen Bundesamtes. Mit der verstärkten Einführung elektronischer Patientenakten eröffnen sich nun durch KI-gestützte Analysen neue Möglichkeiten zur Nutzung bislang unerschlossener Datenquellen.

Methoden: Zur Erstellung eines umfassenden epidemiologischen Überblicks wurden die anonymisierten Daten von 8.106.105 stationären Behandlungsfällen aus einem KI-gestützten Netzwerk deutscher Kliniken für den Zeitraum von 2016 bis 2022 analysiert. Innerhalb dieses Datensatzes wurden 46.364 Behandlungsfälle mit Kopf-Hals-Tumor-Diagnosen identifiziert und in Bezug auf die Variablen Alter, Geschlecht, Krankenhausverweildauer, Nebendiagnosen, durchgeführte Therapien sowie aufgetretenen Komplikationen ausgewertet.

Ergebnisse: Die Analyse zeigte, dass das Alter der Kopf-Hals-Tumorpatienten nicht mit der Tumorlokalisation korreliert. Auffällig waren jedoch deutliche geschlechtsspezifische Unterschiede in Bezug zur Tumorlokalisationen. Darüber hinaus wurden deutliche Unterschiede bei weiteren Variablen wie der Krankenhausverweildauer, der peritherapeutischen Beatmungsdauer, der Tracheotomierate sowie der Sterberate im Krankenhaus festgestellt.

Diskussion: Die Nutzung elektronischer Patientenakten erlaubt den Zugang zu bislang unberücksichtigten epidemiologischen Informationen, insbesondere zu Daten aus ärztlichen und pflegerischen Berichten, die mithilfe semantischer Analysen erschlossen werden können. Dies ermöglicht eine detailliertere Erfassung von Versorgungsrealitäten als durch Krebsregister und Daten des Statistischen Bundesamtes allein. Aufgrund der Anonymisierung des zugrundeliegenden Datensatzes bleibt jedoch eine personenbezogene Analyse ausgeschlossen, was die direkte Untersuchung von Korrelationen zwischen Prozeduren, Risikofaktoren und Komplikationen einschränkt. Dennoch bietet diese Methodik einen vielversprechenden Ansatz zur Generierung neuer epidemiologischer Erkenntnisse im Bereich der Kopf-Hals-Tumoren.