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85th Annual Meeting of the German Society of Oto-Rhino-Laryngology, Head and Neck Surgery

German Society of Oto-Rhino-Laryngology, Head and Neck Surgery

28.05. - 01.06.2014, Dortmund

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Modellierung und Unterstützung von therapeutischen Entscheidungsprozessen am Beispiel des Larynxkarzinoms

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  • corresponding author Matthäus Stöhr - Klinik für HNO-Heilkunde/Plastische Chirurgie, Leipzig
  • Mario Cypko - Innovation Center Computer Assisted Surgery, Leipzig
  • Heinz Lemke - Image Processing and Informatics Laboratory, Los Angeles, U.S.A.
  • Andreas Dietz - Klinik für HNO-Heilkunde/Plastische Chirurgie, Leipzig
  • Kerstin Denecke - Innovation Center Computer Assisted Surgery, Leipzig

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 85. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. Dortmund, 28.05.-01.06.2014. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2014. Doc14hnod279

doi: 10.3205/14hnod279, urn:nbn:de:0183-14hnod2793

Published: April 14, 2014

© 2014 Stöhr et al.
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Einleitung: Besonders bei komplexen Krankheitsbildern wie Kopf-Hals-Tumoren (HNC) sind Therapieentscheidungen von vielen variablen Faktoren (Klassifikatoren, Tumorbiologie etc.) abhängig. Moderne informatische Modellierungsverfahren können helfen, alle für die Therapieentscheidung relevanten Informationsentitäten (IEs) eines Patienten in ein graphisches Patientenmodell zu integrieren, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen.

Methoden: Zuerst wurde ein Patientenmodell zum Larynxkarzinom erarbeitet. Grundlage der Ermittlung von IEs waren primär die Leitlinien und Standardwerke der Kopf-Hals-Onkologie. Die Entscheidungen des Kopf-Hals-Tumorboards (HN-TB) einer onkologisch ausgerichteten HNO-Universitätsklinik wurden von 2010–2012 retrospektiv, sowie 2013 begleitend analysiert. Die IEs wurden kategorisiert und in Abhängigkeit zueinander in eine Graphenstruktur auf Basis eines Multi-Entity Bayesian Netzwerks (MEBN) integriert.

Ergebnisse: Aus der IE-Sammlung und Analyse der HN-TB-Entscheidungswege wurde ein Graph mit über 800 IEs generiert. Die Analyse des HN-TB bildete das primär chirurgische Vorgehen sowie die Diversität der adjuvanten Therapieentscheidungen ab. Eine relevante Zahl diagnostischer Rückfragen wie z.B. Resektionsrand oder Kapselüberschreitung bei Lymphknotenmetastasen flossen in die Modellierung ein.

Schlussfolgerung: Der Graph des Larynxkarzinoms bildet die relevanten IEs als digitales Patientenmodell ab und wächst mit neuen tumorbiologischen Variablen. Auch wenn sich die Therapieentscheidung heute auf wenige Faktoren reduzieren lässt, ist im Rahmen der aktuellen biologischen Entwicklungsdynamik mit einer Diversifikation der Therapiealgorithmen zu rechnen. Daher können MEBN einen wertvollen Beitrag in Entscheidungsprozessen zukünftiger HNC-Therapien leisten.

Unterstützt durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.