KI-gestützte Entscheidungsunterstützung für die Hämatologie

Informationsextraktion aus wissenschaftlichen Studien für die individualisierte Therapiesteuerung auf der Grundlage klinischer Daten.

Das Problem

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Das Projekt

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Forscher:innen und Ärzt:innen sind ständig auf der Suche nach neuen Behandlungsmöglichkeiten für Patient:innen mit den seltenen Blutkrebsarten wie beispielsweise Myelodysplastisches Syndrom (MDS), Akute Myeloische Leukämie (AML) oder Multiples Myelom.

Um die nächstbeste Therapieoption für ihre Patient:innen zu finden, nutzen sie unter anderem Forschungspublikationen. Die Menge an Forschungspublikationen und die Häufigkeit, mit der sie veröffentlicht werden, stellen jedoch für praktizierende Hämatolog:innen eine Herausforderung dar. Sie stehen vor der Aufgabe, in der riesigen Datenmenge die richtigen Publikationen für ihre Patient:innen zu finden, um individuelle Therapieentscheidungen zu treffen.

Die größte Schwierigkeit besteht darin, die individuellen Daten von Patient:innen wie demografische Daten, frühere Therapien und Gesundheitszustände mit den Beschreibungen in natürlicher Sprache aus klinischen Studien und Forschungsarbeiten abzugleichen.

Die Lösung

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Unser Beitrag

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Die von uns entwickelte NLP-Lösung soll den Hämatolog:innen helfen, die richtigen Publikationen für ihre Patient:innen zu finden und so die Ärzt:innen dabei zu unterstützen, individuelle Therapieentscheidungen zu treffen.

Hierbei werden klinische Publikationen ausgewählt und nach ihrer Relevanz für einen bestimmten medizinischen Fall eingestuft. Die Kombination der menschlichen Intelligenz der Hämatologen mit künstlicher Intelligenz (KI) wird den Diagnoseprozess und die Entwicklung personalisierter Behandlungsentscheidungen leiten und die Krebsbehandlung patientenbezogener, gezielter und effektiver machen.

Die NLP-Komponente wird in enger Zusammenarbeit mit der Klinik für Hämatologie, Zelltherapie und Hämostaseologie des Universitätsklinikums Leipzig und dem Innovationszentrum Computerassistierte Chirurgie ICCAS entwickelt und wird als weitere Komponente die KAIT-Plattform integriert. Neben der Integration der KI-basierten Publikationssuche, umfasst die Plattform auch aktuelle klinische Leitlinien und ermöglicht Fall Vergleiche.

Unser Ergebnis

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Unterstützung personalisierter Therapieentscheidungen
Intelligente Suchfunktion für medizinische Publikationen
Integration und Abgleich mit klinischen Leitlinien und medizinischen Fällen
Unterstützung personalisierter Therapieentscheidungen
Intelligente Suchfunktion für medizinische Publikationen
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