Eine Million Krebsbehandlungsmonate (OMCAT)

Die nächste Generation von PRO-React von CANKADO wurde entwickelt, um drohende Bedrohungen durch Vorfälle in einem früheren Stadium als bisher möglich vorherzusagen und – durch rechtzeitigeres Eingreifen – Ärzten zu helfen, die Schwere eines ungünstigen Ereignisses zu beseitigen oder abzumildern, die erforderliche Intensität zu reduzieren Gegenmaßnahmen zu ergreifen oder Patientenrisiken anderweitig zu reduzieren.

Eine hochzuverlässige Erkennung von Situationen, die von CANKADO als „geringes Risiko“ eingestuft werden, könnte auch eine gezieltere Nutzung von Ressourcen sowie einen erhöhten Patientenkomfort und weniger Stress ermöglichen, z. B. durch weniger häufige Kontrollbesuche oder einen reduzierten Bedarf an invasiver Diagnostik.

Das OMCAT-Register zielt darauf ab, Lerndatenbanken zu Krebs bereitzustellen, die sowohl PRO-Daten mit PRO-React als auch „Ground Truth“ (vom Arzt bei Patientenuntersuchungen verifizierte Ergebnisdaten) umfassen. Intelligente Lern- und Knowledge-Engineering-Verfahren werden diese PRO-Daten nutzen, um hochwertige Ereignisvorhersagealgorithmen bereitzustellen. Die Ground-Truth-Daten ermöglichen sogenannte „Supervised Learning“-Techniken der künstlichen Intelligenz, denn aus Ground-Truth-Daten lassen sich vorhergesagte Ereignisse mit hoher Sicherheit verifizieren.

Die PRO-Daten eines Patienten liefern das, was in Technik, Physik und Statistik als „Zeitreihen“ von Beobachtungen bekannt ist. Das Alleinstellungsmerkmal von PRO-Zeitreihen für Anwendungen bei Krebs ist die sehr hohe „Abtastfrequenz“ (z. B. täglich oder besser) im Vergleich zu Untersuchungen, die in der Regel in festen und viel selteneren Abständen erfolgen. Vorhersagealgorithmen auf Basis von PRO-Daten wären daher ideal geeignet, um die Verzögerung bei der Erkennung von Ereignissen zu reduzieren, indem sie beispielsweise Arzttermine auslösen oder die Notwendigkeit einer intensiveren medizinischen Diagnostik anzeigen.