Comprehensive Lifesciences Neural Information Computing 5.1 – ergebnisorientierte Patientenbehandlung durch KI-definierte Interventionen mit dem virtuellen Patienten in 4D

 

MOTIVATION

Ärzte stehen im klinikalltag vor zahlreichen Entscheidungen, die sie für das Wohl und bestmögliche Therapieergebnis des jeweiligen Patienten treffen müssen. Leider ist es ein unverändertes Kernproblem der Medizin, dass sich für viele Krankheitsentitäten der individuelle Therapieerfolg nur mit einer allgemeinen statistischen Wahrscheinlichkeit vorhersagen lässt. Eine Prognose für den individuellen Patienten bleibt in dem Sinne hingegen völlig unklar. So kann nicht exakt vorhergesagt werden, wie der einzelne Patient auf eine spezifische Therapie reagieren wird.
Durch die heuristische Methode des konsekutiven „Trial-and-Error“-Behandlungsprinzips entsteht für Patienten sehr oft ein wertvoller Zeit- und Ressourcenverlust, was sich zudem negativ auf das Therapieergebnis auswirken kann.

 

ZIEL

Im Rahmen des Projektes CLINIC 5.1 entwickeln Industrie und Forschungsinstitute beispielhaft anhand der Anwendungsfälle urologischer Tumorerkrankungen neue und marktorientierte Formen von KI-basierter Entscheidungsunterstützung in der Medizin. Dadurch lassen sich in allen Phasen der Diagnostik, Therapieempfehlung und Therapiedurchführung innovative Werkzeuge zur Entscheidungsunterstützung auf Basis von vorhergehenden Studien, Diagnosen und Therapien etablieren – ein zukunftsweisender Schritt hin zur personalisierten Medizin inklusive neuer patientenorientierter und ethischer Behandlungsstrategien mit der Möglichkeit zur individuell maßgeschneiderten Therapieempfehlung.
Innerhalb des Projektes CLINIC 5.1 werden die verfügbaren diagnose- und therapierelevanten Daten und Informationen ausgebaut und multilateral integriert, um den jeweiligen Patienten vierdimensional, also auch longitudinal, und virtuell so genau wie möglich abbilden zu können. Die am Universitätsklinikum Heidelberg zum Teil seit fast dreißig Jahren erhobenen und kuratierten hochqualitativen und medizinisch sowie ökonomisch wertvollen Behandlungsdaten von Prostatatumorpatienten sind ein Beispiel für „Daten als Wirtschaftsgut“ und werden es ermöglichen, KI-Algorithmen effizient und effektiv zu trainieren.