Rubrik: Digitalisierung & Big Data

  • Digitales Tumorboard
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    Startpunkt des digitalen Tumorboards ist die strukturierte Eingabe relevanter Befunde. Vieles davon bleibt Handarbeit.

    Gefragt ist der richtige Mix aus strukturierten Datenfeldern und Freitext.

    Die Abbildung molekularer Daten muss möglich sein.

    Virtuelle Tumorboards spielen aktuell auch bei der Corona-Pandemie eine wichtige Rolle.

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  • Decision Support Systeme am Beispiel der klinischen Pathologie und Molekularpathologie: Was sollen sie können?
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    Digitale Decision Support Systeme ermöglichen eine automatisierte und standardisierte Auswertung und Interpretation von Daten für die Diagnose und Therapiewahl.

    In der klinischen Pathologie und Molekularpathologie wird eine Integration von digitaler Dokumentation und Analyse von Gewebe und Zellen mit klinischen Parametern für eine Weiterentwicklung der Personalisierten Medizin angestrebt.

    Bisher sind vorwiegend Einzellösungen in Verwendung. Eine zunehmende Synthese von großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen mit machine learning/artificial intelligence Methoden wird jedoch zu leistungsstärkeren und integrativen Decision Support Systemen führen.

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  • EXALT 2.0 – Die nächste Generation personalisierter Hämatologie
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    In der EXALT-2.0-Studie wird in einem speziellen Tumorboard der Frage nachgegangen, welche Methode zu einer besseren Therapieallokation führt: Das Auffinden von drugable targets mit Next Generation Sequencing (mutationsbasiertes Prinzip, „Comprehensive Genomic Profiling“) oder eine spezielle, am CeMM entwickelte Form der Chemosensitivitätsanalyse (Drug-Response-Profiling, „Functional Drug Screening“).

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  • Digitalisierung im Tumorzentrum Oberösterreich
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    Im Tumorzentrum Oberösterreich werden derzeit etwa 5.500 Neudiagnosen pro Jahr erfasst.

    Ziel ist die spitalsübergreifende Erfassung aller Krebsfälle.

    Wesentlich ist die Sicherstellung, dass definierte qualitäts-/versorgungsrelevante Faktoren einheitlich dokumentiert, gemessen und verglichen werden.

    Zu den Herausforderungen der digitalen Tumordokumentation zählt die Einbeziehung von Patient Reported Outcomes oder die Abbildung der onkologischen Medikation.

    Die Conclusio ist: Es gibt kein „fertiges System“. Digitalisierung im Spital bleibt Handarbeit.

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  • Neue Zusammenhänge erschließen – Erkenntnisgewinn aus Bilddaten mit Methoden des maschinellen Lernens
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    Erweiterung diagnostischer Kategorien: Bilder können Strukturen beinhalten, die keinen Namen haben, aber trotzdem mit der Krankheit zusammenhängen. Mit Methoden des maschinellen Lernens lassen sich solche Strukturen extrahieren, beschreiben und in Studien validieren.

    Respondersignaturen: Erste „Proof of Concept“-Planungen zur frühen Vorhersage des Therapieansprechens in klinischen Studien sind am Laufen.

    Wettbewerb Mensch gegen Maschine: Vor wenigen Jahren noch wurden Radiologen auf Kongressen gefragt, ob ihr Job gefährdet wäre. Die anfängliche Euphorie über künstliche Intelligenz ist einem rationaleren Zugang gewichen: nicht „Mensch gegen Maschine“, sondern „Mensch mit Maschine“.

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  • Digitale Gesundheitstechnologien – Probleme vermeiden, nicht erst lösen
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    Bestehende Gesundheitseinrichtungen können, durch telemedizinische Angebote unterstützt, effektiver und nachhaltiger werden.

    Das Management chronischer Krankheiten wird unter Leitung der bisherigen Player telemedizinisch unterstützt, Teile der Diagnostik und Betreuung erfolgen zu Hause, lange Anreisen werden erspart.

    Spitäler und Spitalsambulanzen werden entlastet. Über definierte Behandlungspfade und ein ausgereiftes Schnittstellenmanagement kann die Vernetzung zwischen dem niedergelassenem und stationärem Bereich optimiert werden und mittels Teletriage eine evidenzbasierte Terminfindung.

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  • Zur Bedeutung der Telemedizin in Zeiten der Covid-19-Pandemie
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    Aufgrund der anhaltenden Belastung durch die Covid-19-Pandemie und des erhöhten Risikos für TumorpatientInnen – erste Daten weisen auf eine Mortalität im Falle einer Covid-19-Erkrankung während einer laufenden Antitumortherapie von bis zu 50 % hin – besteht ein „high unmet medical need“, rasch die bereits etablierte und evidenzbasierte telemedizinische Infrastruktur für den „home support“ dieser Patientengruppe in die Routine zu integrieren.

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