Osobní zdravotní výcvik pro radiační onkologii v Indii a Nizozemsku (TRAIN)

„Analytika velkých dat v péči o rakovinu má obrovský potenciál odhalit cenné klinické poznatky z velkého množství lékařských záznamů pacientů s pomocí sofistikovaných statistických modelů, které povedou ke zlepšení výsledků na základě populace a hlubší personalizaci léčby rakoviny. Nicméně klinická data (která zahrnují lékařské snímky, klinická vyšetření a laboratorní výsledky) byla uzamčena v odpojených „siloch“ na každé klinice. Informace o pacientech jsou navíc mimořádně citlivé na otázky ochrany soukromí a porušení důvěrnosti.

Vyšetřovatelé jsou průkopníky inovativního přístupu osobního zdravotního vlaku, který podporuje výběr nejlepší léčby (tj. podpora rozhodování) je přístupná, aniž by záznamy o pacientech kdy opustily kliniku původu. To rozšiřuje naši současnou práci na rozšiřitelné datové architektuře, abychom se učili z kvantitativních zobrazovacích dat v Indii a Nizozemsku (bez pořizování snímků mimo kliniku) – NWO/DeITy BIONIC. Výzkumníci nyní vyvinuli řadu modelů klinického výsledku po léčbě, včetně modelů pro nežádoucí vedlejší účinky léčby. Výzkumníci nadále vedou práci na integraci velkých dat v rámci multicentrických projektů klinické podpory rozhodování, jako jsou KWF-ProTraIT a Horizon2020-BD2DECIDE.

Celkovým cílem projektu TRAIN je zkombinovat velká data (včetně snímků, laboratorních testů a klinických vyšetření) ke zlepšení výsledků u pacientů s rakovinou hlavy a krku v Indii a Nizozemsku. Vyšetřovatelé to udělají vytvořením systémů pro podporu rozhodování na základě dat, aby předpověděli, která léčba poskytuje nejlepší výsledek vzhledem k individuálním charakteristikám pacienta a místním diagnostickým a léčebným možnostem. Odborníci na rakovinu v obou zemích povedou návrh a klinické hodnocení tohoto systému na podporu rozhodování, který by mohl být nasazen na více klinikách napříč všemi zařízeními, se kterými se lze setkat v Indii a Nizozemsku.

Rakovina hlavy a krku je v Nizozemsku poměrně vzácným onemocněním, takže objem dat, ze kterých se lze poučit, je mnohem menší než v Indii. Naopak indičtí pacienti se ve srovnání s holandskými pacienty obvykle vyskytují v pokročilejším stádiu rakoviny. Tyto rozdíly mezi pacienty a léčbou lze využít pomocí algoritmů strojového učení a naučit se lepší prediktivní modely. Systémy podpory rozhodování jsou zásadní, protože odchylky od směrnic jsou v obou zemích běžné v důsledku individuálních charakteristik pacientů, preferencí pacientů a nerovnoměrného rozložení léčebné kapacity mimo velká městská centra.

Aby bylo dosaženo výše uvedeného, ​​vyšetřovatelé nejprve nasadili infrastrukturu ICT (ve spolupráci s Philips India) k propojení místních nemocničních informačních systémů tak, aby se klinická, zobrazovací a výsledná data o pacientech s rakovinou hlavy a krku stala dohledatelnou, přístupnou, interoperabilní a znovu použitelnou (FAIR). velká data. Vyšetřovatelé poté nasadí výukové algoritmy, které procházejí velkými datovými úložišti každé zúčastněné nemocnice, za použití přístupu osobního zdravotního vlaku o ochraně soukromí, aby vyvinuli systém podpory rozhodování. Odborníci na rakovinu v Indii a Nizozemsku společně vyhodnotí klinickou užitečnost systému podpory rozhodování pomocí prospektivní randomizované klinické studie."