Outputs
Factsheets & Übersicht
OPTIMA
Erklärer für künstliche Intelligenz (KI)
Übersicht
Das Projekt OPTIMA ist ein von mehreren Interes-sengruppen geführtes Konsortium, das darauf
abzielt, Krebsbehandlungen durch die Integration
von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zu verbessern. Es konzentriert sich auf personalisierte Behandlungen und innovative Therapien, wobei der Schwerpunkt auf der Stärkung der gemeinsamen Ent-scheidungsfindung von Ärzten und Patienten* liegt.
Zielsetzung
Unterstützung klinischer Entscheidungen: Entwicklung einer computergestützten Plattform
zur Unterstützung von Leitlinien, die Ärzten hilft, evidenzbasierte Behandlungsentscheidungen
zu treffen.
KI-Wissensgenerierung: Nutzung von KI und
fort-schrittlicher Analytik für Daten aus der realen Welt zur Gewinnung neuer Erkenntnisse und Ein-sichten, die zu verbesserten Krebsbehandlungs-strategien führen.
Anwendungen von KI in der Krebsbehandlung
Im Rahmen des OPTIMA-Projekts werden verschie-dene Anwendungen der KI erforscht:
Bildgebung: Die KI hat die Bildanalyse durch die Entwicklung bildgebender Biomarker revolutioniert, um die Entscheidungsfindung bei Diagnose, Behan-dlungserfolg und Behandlungsoptimierungen zu verbessern und zu unterstützen.
Elektronische Gesundheitsakten (EHR): KI hat ihren Mehrwert bei der Analyse von EHR-Daten bewiesen, die eine der wichtigsten Datenmodali-täten für die Rückverfolgung und das bessere Verständnis des klinischen Verlaufs von Krebs sind.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP wird eingesetzt, um die elektronischen Patientenakten der Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) zu analysieren und die Einhaltung der klinischen Leitlinien zu bewerten.
Mit Hilfe von KI können auf den oben genannten Daten verschiedene Aufgaben gelöst werden, z. B.:
Klassifizierung: Bei der Klassifizierung handelt es sich um ein Modell, das darauf abzielt, die korrekte Bezeichnung eines bestimmten Eingabedaten-satzes vorherzusagen, z. B. durch Mustererkennung zur Verbesserung der Frühdiagnose oder zur Er-mittlung von Untergruppen von Patienten mit unter-schiedlichen Krankheitsmerkmalen.
Regression: Regression bezieht sich auf den Pro-zess der Extraktion messbarer Merkmale aus un-strukturierten Daten, zum Beispiel die Berechnung des Gleason-Scores aus medizinischen Bildern.
Clustering: Beim Clustering geht es darum, Ähn-lichkeiten innerhalb von Gruppen in Daten zu er-kennen, z. B. die Gruppierung von Personen auf
der Grundlage ihres genetischen Risikos und ihrer Screening-Ergebnisse.
Voraussage: Bei der Voraussage geht es um
verschiedene Aspekte der Patientenversorgung,
z. B. um die Festlegung der geeigneten Behan-dlungsabfolge oder -kombination, die Vorhersage des Auftretens von Krankheiten und die Schätzung von Überlebensraten.
Multimodalität: Multimodalität bezieht sich auf die Kombination und Integration verschiedener Daten-quellen, einschließlich medizinischer Bildgebung, Omics-Daten, EHRs, OMOP-Daten und mehr.
Kausaler Rückschluss: Unter Kausalschluss versteht man den Prozess der Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Daten. Im Rahmen des OPTIMA-Projekts kann sie für das Therapiemanagement und die Bewertung der Lebensqualität von Patienten eingesetzt werden, um zu verstehen, wie sich Behandlungen auf ihr Wohlbefinden auswirken.
Datenschutz und Privatsphäre
OPTIMA legt großen Wert auf den Datenschutz und die Einhaltung ethischer Grundsätze. Die persön-lichen Daten der Patienten werden mit höchster Vertraulichkeit behandelt, und bei allen Aktivitäten werden die gesetzlichen Vorschriften und ethischen Richtlinien eingehalten, um die Privatsphäre der Patienten und den Datenschutz zu gewährleisten.
Digitalisierte Arbeitsabläufe und föderiertes Lernen
Zur Operationalisierung der KI im klinischen Umfeld zielt das OPTIMA-Projekt auf die Digitalisierung von Arbeitsabläufen durch die Einbeziehung von com-puterinterpretierbaren Leitlinien und Forschungs-fragen ab. Durch föderiertes Lernen können KI-Modelle an mehreren Standorten gemeinsam trainiert werden, ohne dass Rohdaten ausgetauscht werden müssen, wodurch der Datenschutz gewahrt und statistische Verzerrungen reduziert werden.
Ethische und rechtliche Aspekte
OPTIMA räumt ethischen Erwägungen Vorrang ein und gewährleistet einen gesetzeskonformen und ethischen Umgang mit Patientendaten im Rahmen des Projekts. Es werden Anstrengungen unter-nommen, um die Erklärbarkeit von KI-Modellen und potenzielle Verzerrungen anzusprechen und Trans-parenz und Fairness bei KI-gesteuerten Entschei-dungen zu betonen.
Grenzen der KI im Gesundheitswesen
KI-Systeme können lernen und die Form von Daten verstehen, aber sie können ihnen keine semantische Bedeutung beimessen. Sie können zwar Muster erkennen, doch fehlt ihnen die Fähigkeit, die zugrun-de liegenden Konzepte zu verstehen. Diese Ein-schränkung bedeutet, dass KI spezifische medizin-ische Daten im Zusammenhang mit bestimmten Er-krankungen erkennen kann (z. B. die Erkennung von Krebs in medizinischen Bildern), aber die medizin-ischen Konzepte hinter den Daten nicht vollständig verstehen kann (z. B. die Bedeutung von Krebs im Zusammenhang mit dem allgemeinen Gesundheits-zustand eines Patienten).
