ONKOLEIT Ein medizinisches Expertensystem zum Therapiemonitoring von Krebserkrankungen ITG-Workshop Usability, 03.06.2016 Dr.-Ing. Yvonne Fischer yvonne.fischer@iosb.fraunhofer.de +49 (0)721 6091-571 Prof. Dr. med. Dirk Hempel info@sti-cho.com +49 (0)906 299 939-0 1
AGENDA Motivation und Projektidee OnkoLeit Systemarchitektur und Benutzeroberfläche Unterstützung zur Diagnose Unterstützung zur Behandlung Zusammenfassung und Ausblick 2
Projektmotivation Heutige Krebsforschung ist sehr weit fortgeschritten Onkologen können heute sehr gezielt, d.h. individuell therapieren Problematik Onkologen müssen ihr Wissen neben Ihrem Klinik/-Praxisalltag kontinuierlich erweitern bzw. aktuell halten Neue wissenschaftliche Erkenntnisse beinhalten z.b. Neu erforschte Behandlungsmethoden, bzw. neu zugelassene Medikamente am Markt Neu identifizierte Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und individuellen Vorerkrankungen Aktuelle klinische Studien 3
Projektidee OnkoLeit Software OnkoLeit unterstützt den behandelnden Arzt bei Diagnoseund Therapieentscheidungen bei onkologischen Erkrankungen OnkoLeit bietet dem Onkologen Vorschlagsfunktionen hinsichtlich der Diagnose und Therapie von CML 1) und MDS 2) an Vorschlagsfunktionen basieren auf den NCCN 3) -Guidelines für CML und MDS und auf Expertenwissen des Steinbeis-Transfer-Instituts für klinische Hämatoonkologie Auf Grundlage der Untersuchungswerte (z.b. Werte des Differentialblutbildes) und der bisherigen Therapie (z.b. bisherige Medikamente) eines Patienten werden Vorschläge generiert Behandelnder Arzt kann die Vorschläge annehmen oder ablehnen und andere Entscheidungen treffen 1) Chronische myeloische Leukämie 2) Myelodysplastisches Syndrom 3) National Comprehensive Cancer Network 4
Systemarchitektur OnkoLeit Weboberfläche OnkoLeit_UI Erzeugen der Benutzeroberfläche OnkoLeit OnkoLeit_Engine Geschäftslogik, Auswertungen, Nutzer-, Patienten- und Rollenmanagement Dateisystem mit Beschreibungen für Krankheiten, Untersuchungen, Behandlungen, Auswertungen Klinische Studien OnkoLeit_Persistence Speichern und Laden von Nutzer- und Patientendaten Mongo DB Dokumentenbasierte DB mit Nutzer- und Patientendaten, Untersuchungsergebnissen, Therapieentscheidungen 5
Benutzeroberfläche 6
Benutzeroberfläche Nutzerverwaltung und Vergabe von Rollen: Administrator Assistent Arzt 7
Benutzeroberfläche Verwaltung von Patienten- Stammdaten: Name Alter Adresse 8
Benutzeroberfläche Übersicht Patientenhistorie: Untersuchungsergebnisse Ausgewählte Behandlungen Manuelles Hinzufügen Verlaufsansicht 9
Demo Patientenakte 10
Benutzeroberfläche Assistenzfunktionen zur Diagnose und Behandlung: Vorschlagsfunktionen Risk-Scores Klinische Studien 11
Unterstützung zur Diagnose Modellierung der CML- und MDS-Diagnoseprozesse als UML-Diagramme Graphische Beschreibungssprache, um Prozesswissen von Experten zu formalisieren Für den Experten nachvollziehbar Grundlage für die Entwicklung eines Softwaresystems Überführung UML in Bayes sches Netz (BN) BN ist ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell BN sind in der Lage, kausale Zusammenhänge in einem Netzwerk abzubilden Auf Basis ermittelter Untersuchungswerte kann die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose berechnet werden 12
Unterstützung zur Diagnose Das Expertenwissen in BN wird mittels bedingter Wahrscheinlichkeiten hinterlegt, diese können bestimmt werden durch Statistiken (lernende Verfahren) Expertenwissen (Fragebögen) Assistenzfunktionen des Systems Berechnung der Risk-Scores (Sokal, Hasford, EUTOS) Vorschlag einer Diagnose auf Basis der berechneten Wahrscheinlichkeiten, der Arzt muss diese jedoch aktiv bestätigen oder verwerfen 13
Demo zur Diagnose 14
Unterstützung zur Therapie Erfassung der Therapieprozesse aus den NCCN-Guidelines Identifikation von Vorschlagsfunktionen Hinweis auf fehlende Untersuchungswerte um den weiteren Behandlungsverlauf festzulegen Hinweis auf zusätzlich notwendige Untersuchungen, um den weiteren Behandlungsverlauf festzulegen Hinweis auf passendes TKI 4) -Medikament, basierend auf dem aktuellen Krankheitsverlauf Hinweis auf passende klinische Studien: https://clinicaltrials.gov/ Modellierung der Therapieprozesse und Vorschlagsfunktionen als UML- Entscheidungsbäume 4) Tyrosinkinaseinhibitor 15
Unterstützung zur Therapie 16
Unterstützung zur Therapie 17
Unterstützung zur Therapie 18
Demo zur Therapie 19
Demo zur Therapie 20
Demo zur Therapie 21
Zusammenfassung und Ausblick Entwurf und Implementierung Systemarchitektur und Benutzeroberfläche Diagnoseprozess modelliert und im System abgebildet Therapieprozess modelliert und exemplarisch im System abgebildet Verbesserung der Therapievorschläge im weiteren Projektverlauf Erste Schnittstelle zu klinischen Studien Intuitivere Einbindung von Studien im weiteren Projektverlauf Systemtest in onkologischen Zentren und Tageskliniken geplant 22
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr.-Ing. Yvonne Fischer yvonne.fischer@iosb.fraunhofer.de +49 (0)721 6091-571 Prof. Dr. med. Dirk Hempel info@sti-cho.com +49 (0)906 299 939-0 23