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Das Projekt OPTIMA ist ein von mehreren Interes-sengruppen\u00a0gef\u00fchrtes Konsortium, das\u00a0darauf
abzielt, Krebsbehandlungen durch die Integration
von Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) zu verbessern. Es konzentriert sich auf personalisierte Behandlungen und innovative Therapien, wobei der Schwerpunkt auf der St\u00e4rkung der gemeinsamen Ent-scheidungsfindung von \u00c4rzten und Patienten* liegt.<\/p>\n
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Unterst\u00fctzung<\/b> klinischer<\/b> Entscheidungen<\/b>: <\/b>Entwicklung einer computergest\u00fctzten Plattform
zur Unterst\u00fctzung von Leitlinien, die \u00c4rzten hilft, evidenzbasierte Behandlungsentscheidungen
zu treffen.<\/p>\n
KI-<\/b>Wissensgenerierung<\/b>:\u00a0<\/b> Nutzung von KI und
fort-schrittlicher Analytik f\u00fcr Daten aus der realen Welt\u00a0zur Gewinnung neuer Erkenntnisse und Ein-sichten, die zu verbesserten Krebsbehandlungs-strategien f\u00fchren.<\/p>\n
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Im Rahmen des OPTIMA-Projekts werden verschie-dene Anwendungen der KI erforscht:<\/p>\n
Bildgebung<\/b>: <\/b>Die KI hat die Bildanalyse durch die Entwicklung bildgebender Biomarker revolutioniert, um die Entscheidungsfindung bei Diagnose, Behan-dlungserfolg und Behandlungsoptimierungen zu verbessern und zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n
Elektronische<\/b> Gesundheitsakten<\/b> (EHR): <\/b>KI hat ihren Mehrwert bei der Analyse von EHR-Daten bewiesen, die eine der wichtigsten Datenmodali-t\u00e4ten f\u00fcr die R\u00fcckverfolgung und das bessere Verst\u00e4ndnis des klinischen Verlaufs von Krebs sind.<\/p>\n
Nat\u00fcrliche<\/b> Sprachverarbeitung<\/b> (NLP): <\/b>NLP wird eingesetzt, um die elektronischen Patientenakten der Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) zu analysieren und die Einhaltung der klinischen Leitlinien zu bewerten.<\/p>\n
Mit Hilfe von KI k\u00f6nnen auf den oben genannten Daten verschiedene Aufgaben gel\u00f6st werden, z. B.:<\/p>\n
Klassifizierung<\/b>: <\/b>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 Fr\u00fchdiagnose oder zur Er-mittlung von Untergruppen von Patienten mit unter-schiedlichen Krankheitsmerkmalen.<\/p>\n
<\/p>\n
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Regression: <\/b>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.<\/p>\n
Clustering: <\/b>Beim Clustering geht es darum, \u00c4hn-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.<\/p>\n
Voraussage<\/b>: <\/b>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 Sch\u00e4tzung von \u00dcberlebensraten.<\/p>\n
Multimodalit\u00e4t<\/b>: <\/b>Multimodalit\u00e4t bezieht sich auf die Kombination und Integration verschiedener Daten-quellen, einschlie\u00dflich medizinischer Bildgebung, Omics-Daten, EHRs, OMOP-Daten und mehr.<\/p>\n
Kausaler<\/b> R\u00fcckschluss<\/b>: <\/b>Unter Kausalschluss versteht man den Prozess der Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Daten. Im Rahmen des OPTIMA-Projekts kann sie f\u00fcr das Therapiemanagement und die Bewertung der Lebensqualit\u00e4t von Patienten eingesetzt werden, um zu verstehen, wie sich Behandlungen auf ihr Wohlbefinden auswirken.<\/p>\n
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OPTIMA legt gro\u00dfen Wert auf den Datenschutz und die Einhaltung ethischer Grunds\u00e4tze. Die pers\u00f6n-lichen Daten der Patienten werden mit h\u00f6chster Vertraulichkeit behandelt, und bei allen Aktivit\u00e4ten werden die gesetzlichen Vorschriften und ethischen Richtlinien eingehalten, um die Privatsph\u00e4re der Patienten und den Datenschutz zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.23.1″ _module_preset=“default“ text_letter_spacing=“0.02em“ text_line_height=“150%“ header_4_line_height=“1.3em“ text_font_size_tablet=“14px“ text_font_size_phone=““ text_font_size_last_edited=“on|tablet“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
Zur Operationalisierung der KI im klinischen Umfeld zielt das OPTIMA-Projekt auf die Digitalisierung von Arbeitsabl\u00e4ufen durch die Einbeziehung von com-puterinterpretierbaren Leitlinien und Forschungs-fragen ab. Durch f\u00f6deriertes Lernen k\u00f6nnen KI-Modelle an mehreren Standorten gemeinsam trainiert werden, ohne dass Rohdaten ausgetauscht werden m\u00fcssen, wodurch der Datenschutz gewahrt und statistische Verzerrungen reduziert werden.<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_2″ _builder_version=“4.16″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.23.1″ _module_preset=“default“ text_letter_spacing=“0.02em“ text_line_height=“150%“ header_4_line_height=“1.3em“ text_font_size_tablet=“14px“ text_font_size_phone=““ text_font_size_last_edited=“on|tablet“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
OPTIMA r\u00e4umt ethischen Erw\u00e4gungen Vorrang ein und gew\u00e4hrleistet einen gesetzeskonformen und ethischen Umgang mit Patientendaten im Rahmen des Projekts. Es werden Anstrengungen unter-nommen, um die Erkl\u00e4rbarkeit von KI-Modellen und potenzielle Verzerrungen anzusprechen und Trans-parenz und Fairness bei KI-gesteuerten Entschei-dungen zu betonen.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.23.1″ _module_preset=“default“ text_letter_spacing=“0.02em“ text_line_height=“150%“ header_4_line_height=“1.3em“ text_font_size_tablet=“14px“ text_font_size_phone=““ text_font_size_last_edited=“on|tablet“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
KI-Systeme k\u00f6nnen lernen und die Form von Daten verstehen, aber sie k\u00f6nnen ihnen keine semantische Bedeutung beimessen. Sie k\u00f6nnen zwar Muster erkennen, doch fehlt ihnen die F\u00e4higkeit, die zugrun-de liegenden Konzepte zu verstehen. Diese Ein-schr\u00e4nkung 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 vollst\u00e4ndig verstehen kann (z. B. die Bedeutung von Krebs im Zusammenhang mit dem allgemeinen Gesundheits-zustand eines Patienten).<\/p>\n
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