@article {1673,
	title = {KI-basierte Analyse von Krebsregisterdaten},
	journal = {Forum},
	year = {2024},
	abstract = {In Krebsregistern werden systematisch Daten zum Auftreten, zur Behandlung und zum Verlauf der Krebserkrankungen gesammelt, um die Versorgung von an Krebs Erkrankten weiter zu verbessern. In dem vom Bundesministerium f{\"u}r Gesundheit gef{\"o}rderten Verbundprojekt AI-CARE, an dem Krebsregister aus 8~Bundesl{\"a}ndern beteiligt sind, werden Methoden der k{\"u}nstlichen Intelligenz (KI) zur Analyse von Krebsregisterdaten entwickelt und mit statistischen Verfahren verglichen. Besonderes Augenmerk des Deutschen Forschungszentrums f{\"u}r K{\"u}nstliche Intelligenz (DFKI) in L{\"u}beck liegt dabei auf der {\"U}berlebenszeitanalyse nach Krebsdiagnose. In einem ersten Experiment wurde ein Datensatz des Krebsregisters Schleswig-Holstein dazu genutzt, verschiedene Modelle zur {\"U}berlebenszeitanalyse von an Lungenkrebs Erkrankten zu vergleichen und mit Erkl{\"a}rbarkeitsmethoden der KI die wichtigsten {\"U}berlebensfaktoren zu ermitteln. Die entwickelten KI-Modelle und die eingesetzten statistischen Methoden liefern interessante Ergebnisse zur Risikoeinsch{\"a}tzung von Erkrankten mit der Diagnose Lungenkrebs. Durch die bei den KI-Modellen eingesetzten Erkl{\"a}rbarkeitsmethoden konnten die Ergebnisse klinischer Studien hinsichtlich der {\"U}berlebensfaktoren best{\"a}tigt werden.},
	issn = {2190-9784},
	doi = {10.1007/s12312-024-01336-7},
	author = {Germer, Sebastian and Rudolph, Christiane and Katalinic, Alexander and Rath, Natalie and Rausch, Katharina and Heinz Handels}
}
