Sondersituation der Daten in der Onkologie : = Data complexity in oncology

Abstract: Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) in der Onkologie verspricht eine kontinuierliche Verbesserung der Krebsbehandlung und der Krebsprävention. Neben der Verbesserung von Diagnostik und Therapieoptimierung trägt KI auch zur Effizienzsteigerung klinischer Prozesse bei. Die Automatisierung von Routineaufgaben und KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme erleichtern die Arbeit der Ärzt:innen, indem sie relevante Informationen in Echtzeit bereitstellen. Zudem zeigen KI-Algorithmen beeindruckende Fähigkeiten bei der präzisen Erkennung von Tumoren (z. B. durch die Analyse medizinischer Bilddaten sowie bei der Identifizierung genetischer Marker für personalisierte Therapieansätze). Voraussetzung dafür ist die Bereitstellung von standardisierten Datensätzen, was auch in der Onkologie eine Herausforderung darstellt. Die Komplexität der verschiedenen Datentypen, einschließlich medizinischer Bilder, genomischer Daten und klinischer Informationen, erfordert nicht nur fortgeschrittene Analysemethoden, sondern auch die Bereitstellung der Daten in einer standardisierten Form. Zudem müssen Datenschutz- und ethische Aspekte bei der Verwendung sensibler Patient:innendaten adressiert und berücksichtigt werden. Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Algorithmen sind hier entscheidend, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken. Die Kombination von KI und Onkologie signalisiert einen Paradigmenwechsel hin zu einer präziseren, personalisierten und effizienteren Patient:innenversorgung bei gleichzeitiger Verbesserung der Lebensqualität. Während die positiven Auswirkungen auf die diagnostische Genauigkeit und die Therapieoptimierung vielversprechend sind, erfordert die Bewältigung der datenbezogenen Herausforderungen eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftler:innen, Informatiker:innen, Ärzt:innen und Patient:innen
Abstract: The use of artificial intelligence (AI) in oncology promises to continuously improve cancer treatment and prevention. In addition to improving diagnosis and optimizing therapy, AI is also helping to increase the efficiency of clinical processes. The automation of routine tasks and AI-based decision-support systems facilitate physicians’ work by providing relevant information in real time. In addition, AI algorithms are demonstrating impressive capabilities in the precise detection of tumors through the analysis of medical image data and the identification of genetic markers for personalized therapy approaches. A prerequisite for this is the provision of data, which is also a challenge in oncology. The complexity of the different types of data, including medical images, genomic data, and clinical information, requires not only advanced analysis methods, but also the provision of data in a standardized form. In addition, privacy and ethical issues must be addressed and considered when using sensitive patient data. Transparency and interpretability of AI algorithms are critical to building trust in the technology. The combination of AI and oncology signals a paradigm shift towards more precise, personalized, and efficient patient care, while improving quality of life. While the positive impact on diagnostic accuracy and treatment optimization is promising, overcoming the data-related challenges requires continuous collaboration between researchers, physicians, and patients

Angaben zum Objekt

• Weitere Titel: Data complexity in oncology
• Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• Umfang: Online-Ressource
• Sprache: Deutsch
• Anmerkungen: Die Onkologie. - 30, 5 (2024) , 347-352, ISSN: 2731-7234

Klassifikation und Themen

• Schlagwort: Krebs ; Onkologie ; Individualisierte Medizin ; Künstliche Intelligenz ; Medizin ; Deutschland

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Veröffentlichung
• (wo): Freiburg
• (wer): Universität
• (wann): 2024
• Urheber: Metzger, Patrick ; Gräßel, Linda ; Illert, Anna Lena ; Börries, Melanie

Weitere Informationen

• DOI: 10.1007/s00761-023-01468-w
• URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2534533
• Rechteinformation: Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
• Letzte Aktualisierung: 14.08.2025, 10:56 MESZ