Projekt Electronic Patient Path
In dem, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten, Projekt Electronic Patient Path (EPP) wird ein personalisiertes, patient*innenspezifisches System entwickelt, welches von Ärzt*innen zur Entscheidungsunterstützung bei der Therapieplanung von Darmkrebs eingesetzt wird. Die entwickelte Software bietet praktizierenden Kliniker*innen die Möglichkeit, Erkenntnisse aus der neusten Forschung in die Praxis zu überführen.
Um die Ärzt*innen in ihren Entscheidungen zu unterstützen, werden zunächst Daten von Patien*tinnen in strukturierter und systematischer Weise dargestellt. Zusätzlich werden mithilfe von Textmining-Tools alternative Therapievorschläge zu den vorhandenen Leitlinien zur Verfügung gestellt, die individuell für jede Betroffenen erstellt werden. Molekulare Mechanismen werden in sogenannten Krankheitsmodellen visualisiert und können dazu verwendet werden gezielte Krebstherapien ("targeted therapies") anzuwenden. Um personalisierte Prognosen des Krankheitsverlaufs zu erhalten, werden klinische Parameter mit statistischen Methoden analysiert, um Subgruppen mit gemeinsamen Merkmalen und Prognosen zu identifizieren.
In einem multidisziplinären Konsortium sind sowohl Wissenschaftler*innen aus den Bereichen der Informatik, Bioinformatik, Mathematik und Biologie, als auch praktizierende Ärzt*innen an der Entwicklung von EPP beteiligt.
Team der Hochschule Hamm Lippstadt
Als einer von fünf Kooperationsbeteiligten des Konsortiums ist das Team des Frauenhofer Anwendungszentrums und der Hochschule Hamm-Lippstadt bestehend aus Prof. Dr. Harald Mathis, Timo Brune und Maren Warnecke zuständig für das Management der Daten und deren Aufbereitung für die verschiedenen analytischen Verfahren und Darstellung der Ergebnisse in einer systematischen und intuitiven Form. Der primäre Fokus liegt auf einer hohen Bedienfreundlichkeit ohne Verlust des Informationsgehalts, um die Software optimal im klinischen Alltag integrieren zu können.
Da die Anforderungen an ein System, welches von Kliniker*innen aus verschiedenen Fachbereichen benutzt wird, stark variieren, wurde im Rahmen einer Bachelorarbeit ein "Smardaptives" Modul entwickelt, welches das User Interface an die individuellen Bedürfnisse von Nutzer*innen anpasst. Dafür wird das Nutzverhalten mit probabilistischen Analysemethoden ausgewertet, woraus sich häufig genutzte Verhaltensweisen ergeben. Die Oberfläche wird anhand dieser Daten personalisiert und als individuelle und benutzergruppenspezifische Menüpunkte und Quicklinks in die Oberfläche implementiert. Diese Variabilität ermöglicht Nutzer*innen eine auf sie abgestimmte Programmnutzung, die sich adäquat auf die Arbeitsweise der Kliniker*innen adaptiert und so die Effizienz steigert.
