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87th Annual Meeting of the German Society of Oto-Rhino-Laryngology, Head and Neck Surgery

German Society of Oto-Rhino-Laryngology, Head and Neck Surgery

04.05. - 07.05.2016, Düsseldorf

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Visualisierung des Digitalen Patientenmodells „Larynxkarzinom“ zur evidenzbasierten Unterstützung von Therapieentscheidungen

Meeting Abstract

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  • corresponding author Matthäus Stöhr - Klinik für HNO-Heilkunde/Plastische Chirurgie, Leipzig
  • Mario A. Cypko - Innovation Center Computer Assisted Surgery, Universität, Leipzig
  • Heinz U. Lemke - Image Processing and Informatics Laboratory, University of Southern California, Los Angeles, USA
  • Andreas Dietz - Klinik für HNO-Heilkunde/Plastische Chirurgie, Leipzig

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 87. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. Düsseldorf, 04.-07.05.2016. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2016. Doc16hnod229

doi: 10.3205/16hnod229, urn:nbn:de:0183-16hnod2293

Published: March 30, 2016

© 2016 Stöhr et al.
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Einleitung: Komplexe Krankheitsbilder wie Kopf-Hals-Tumore (HNC) werden im interdisziplinären Kopf-Hals-Tumorboard (HN-TB) evaluiert, um aus den vielen Informationsentitäten (IEs) eines Patienten die beste Therapie abzuleiten. Das digitale Patientenmodell (DPM) „Larynxkarzinom“ (LC) wurde als Graph auf Basis eines Multi-Instanz Bayesʼschen Netzwerks (MEBN) nach Leitlinien der Kopf-Hals-Onkologie erarbeitet. Für Teilmodelle können bereits patientenspezifische MEBN (PSBN) und in einer Subgraphenanalyse das patientenspezifische TNM berechnet werden.

Methoden: Die Datenvisualisierung erfolgt auf Basis importierter IEs des aktuellen Modells LC (über 900 IEs bzw. Knoten verbunden durch über 1250 Kanten) und wird durch Transformation der PSBN in visuelle Variablen erreicht. Eine Analyse der Anforderungen wurde im HN-TB durchgeführt. Bedingung ist eine nutzer- und situationsabhängig variable und intuitive, interaktiv zu explorierende Benutzeroberfläche.

Ergebnisse: Das neu entwickelte Visualisierungswerkzeug (V-PSBN) visualisiert die patientenspezifischen IEs eines PSBN und ermöglicht das Hervorheben relevanter IEs (z.B. Therapieoptionen, Komorbiditäten, Lebensqualität) durch Berechnungen stärkster Einflüsse auf die Therapieentscheidung oder Einstellung definierter fachspezifischer Sichtweisen. Weitere Funktionen erlauben mehrere Zeitpunkte eines PSBN (z.B. Krankheits-, Therapieverlauf) oder zwischen Patienten (z.B. mit bereits therapierten Patienten) zu vergleichen.

Schlussfolgerungen: Das V-PSBN ermöglicht ein schnelles und intuitives Auffinden relevanter Informationen und lässt perspektivisch eine klinische Anwendung zu. Nach Durchführung einer Validierung könnte das V-PSBN zukünftig einen wertvollen Beitrag zur evidenzbasierten Entscheidungsfindung beim LC im HN-TB leisten.

Unterstützt durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.