Cluster-Board: Entwicklung und Einsatz von Clustering-Verfahren zur Unterstützung der Therapieempfehlungen in Tumorboards

Ausgangslage: Seltene onkologische Erkrankungen sind in Tumorboards eine besondere Herausforderung: Für viele Entitäten fehlen standardisierte Therapien oder belastbare „Goldstandards“. Entscheidungen basieren dann häufig stärker auf individueller Erfahrung, Einzelfallberichten oder verfügbaren Studienoptionen. Gleichzeitig liegen in den gesetzlich verankerten Landeskrebsregistern flächendeckende, qualitätsgesicherte Real-World-Daten zu Diagnose, Behandlung und Verlauf vor, auch zu seltenen Krebsarten, über lange Zeiträume und einrichtungsübergreifend. Cluster-Board nutzt dieses Potenzial: Durch KI-basiertes dynamisches Clustering werden in Krebsregisterdaten (Rheinland-Pfalz & Saarland) Fallgruppen identifiziert, die einem aktuellen Tumorboard-Fall ähneln. Damit können Tumorboards bei seltenen Erkrankungen auf empirische Verläufe vergleichbarer Patientinnen und Patienten zurückgreifen als zusätzliche, datenbasierte Entscheidungsunterstützung neben Leitlinien und klinischer Expertise.