Universität zu Köln

Weiß, Christina Linda Miriam (2025). Retrospektive Qualitätsanalyse eines uro-onkologischen Tumorboards durch Abgleich von Einzelfallentscheidungen mit Unterstützung eines digitalen decision support Systems für die Therapie des Harnblasenkarzinoms. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

In der Onkologie ist es in den letzten Jahren, insbesondere durch die zunehmende Wichtigkeit der molekularbiologischen Entschlüsselung einer zugrunde liegenden Krebserkrankung und Ihrer daraus resultierenden individuelleren Therapie zu einer neuen Vielfalt von Therapieoptionen gekommen. Dies stellt Onkologen weltweit vor die Herausforderung eine für den Patienten personalisierte Entscheidung zu treffen um sein Überleben zu verbessern. Um die Entscheidungsfindung einfacher zu gestalten, gibt es mittlerweile immer mehr Programme, sogenannte „decision support systems“ mit verschiedenen Ansätzen wie expertenkuratierten Systemen oder auf Basis Künstlicher Intelligenz , die den Arzt dabei unterstützen die richtige Therapie für den einzelnen Patienten zu finden. So gut, wie es sich in der Theorie anhört, hat die Praxis gezeigt, das bisherige Systeme nicht die notwendige Sicherheit bieten, um sich als klinischer Experte auf ihre Entscheidung verlassen zu können, wie beispielsweise das WFO (Watson for Oncology) von IBM . Die Entwickler von der App „Easy Oncology“ möchten mit Ihrem Decision Support System ein Programm etablieren auf der Grundalge Evidenz-basierter medizinischer Informationen und den Empfehlungen der aktuellen Leitlinien, welches für Deutschland bessere Empfehlungen bieten kann, als es bisherige Systeme können. Der Unterschied zu den bisher genutzten KI (künstliche Intelligenz) basierten Systemen ist, dass die Entscheidungsfindung aus den onkologischen Tumorboards von Referenz-Tumorzentren heraus entwickelt wird. Hieraus versprechen sich die Entwickler von „Easy Oncology“ eine bessere Abbildung der klinischen Realität. Ein weiteres Ziel ist es, nach retro- und prospektiver Validierung gegen Referenz-Tumorboards, eine generelle Qualitätssicherung onkologischer Boards deutschlandweit zu etablieren. In einem letzten Schritt soll das System in die Krakenhausinformationssysteme einzubauen und so bereits aus den Daten der Patientendatei eine Therapieentscheidung treffen.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated title:	Title Language UNSPECIFIED German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Weiß, Christina Linda Miriam weisschristina79@gmail.com UNSPECIFIED UNSPECIFIED
Corporate Creators:	Klinik I für Innere Medizin der Universität zu Köln
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-787831
Date:	2025
Language:	German
Faculty:	Faculty of Medicine
Divisions:	Faculty of Medicine > Innere Medizin
Subjects:	Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Harnblasenkarzinom German CDSS English
Date of oral exam:	25 June 2025
Referee:	Name Academic Title Elter, Thomas Privatdozent Dr. med Kuru, Timur Privatdozent Dr. med
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/78783