Workshopreihe: Geschichten von der Forschung – Narrativentwicklung für F&E-Prozesse und ihre Ergebnisse Dieser Workshop richtet sich an die Health.AI-F&E-Projekten. Den Erkenntnisgewinn einer KI-gestützten Anamnese bei Lungenerkrankungen, die bahnbrechende Neuigkeit bei...
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Cluster-Board
Diagnosen mit seltenen Krebserkrankungen bedingen schwierige Therapieentscheidungen, daher werden diese zentral von Spezialistinnen und Spezialisten im Tumor-Board besprochen. Wegen der geringen Zahl an Spezialistinnen und Spezialisten und der hohen Gesamtzahl an diesen Erkrankungen stehen pro Patientin/Patient nur wenige Minuten zur Verfügung.
Das Projekt nutzt KI in Verbindung mit der vorhandenen großen Datenmenge der Krebsregister um vorweg bereits Patientenkollektive zu identifiziert, die ähnlichen Krankheitsverläufen entsprechen. So können Ärztinnen und Ärzte auf empirische Daten zurückgreifen, um schneller die bestmögliche Therapieentscheidung zu treffen, bzw. um für Sonderfälle mit für die KI unzureichender Datenbasis mehr Zeit aufwenden zu können.
Das Projekt stärkt zudem die Zusammenarbeit zwischen Universitätskliniken und überregionalen Gesundheitsverbünden.

Projektdaten
Projektlaufzeit:
18 Monate
Projektleitung:
- Krebsregister Rheinland-Pfalz im IDG Institut für digitale Gesundheitsdaten
- Krebsregister Saarland
- Johannes Gutenberg-Universität Mainz
- Universität Trier
- Universitätsmedizin Mainz
- Universität des Saarlandes