Data Science und künstliche Intelligenz in der Radioonkologie

Dank der ständig wachsenden Bedeutung der Rechenleistung hat sich dieser Bereich schnell weiterentwickelt. Obwohl keine andere Krebsart so sehr von moderner IT-Technologie abhängt wie die Strahlentherapie, haben KI-Anwendungen in der Radioonkologie erst vor kurzem und im Vergleich zu anderen medizinischen Disziplinen (z.B. Augenheilkunde, Dermatologie, Radiologie) viel später Einzug gehalten.

Eine Säule ist die Entwicklung und spätere Nutzung von KI-Techniken in Bereichen, in denen ein hoher Automatisierungsgrad bessere, schnellere und individuellere Behandlungen ermöglicht. Eine zweite Säule ist der Einsatz von Deep-Learning-Techniken, um einen besseren Einblick in die Behandlungsergebnisse zu erhalten. Ziel ist es, bessere Modelle zur Vorhersage des Überlebens und der Toxizitäten für unsere Patient:innen zu entwickeln. Durch die Einbeziehung von Daten aus der realen Welt sollen diese Modelle unser Verständnis der Dosis-Wirkungs-Beziehungen verbessern und dabei helfen, bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen.

Unsere anwendungsorientierte Forschung und Entwicklung konzentriert sich auf KI-Techniken, die von Natur aus auf die Hauptziele der Strahlentherapie ausgerichtet sind, d.h. die Optimierung der Tumorabdeckung bei gleichzeitiger Schonung des normalen Gewebes. Eine zentrale Herausforderung ist die Kuratierung qualitativ hochwertiger, kommentierter klinischer Datensätze, die den Grundstein für Big Data in der Datenwissenschaft bilden. Unser Team hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine zugängliche Forschungsdatenbank innerhalb der Infrastruktur der Medizinischen Universität Wien aufzubauen.