Anwendungsfälle

Use case

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Unterstützung bei der Therapieentscheidung bei molekularen Befunden

Überblick

Im Rahmen des MASTER-Programmes werden Tumorbiopsien von NCT-Patienten mit seltenen onkologischen Erkrankungen oder komplexen Krankheitsverläufen umfassend molekular untersucht, um klinisch relevante patienten- und/oder tumorspezifische Mutationen zu identifizieren. Anhand dieser molekularen Veränderungen sollen individuelle Therapien oder Studien gefunden werden, die den Krankheitsverlauf positiv beeinflussen können.

Status Quo

Aktuell werden die Ergebnisse der molekularen Untersuchung von der Bioinformatik des DKFZ aufbereitet und als Exceldatei den Onkologen im NCT zur Verfügung gestellt. Es handelt sich in der Regel um mehrere hunderte molekulare Veränderungen pro Patient, die der Onkologe unter Nutzung externer Wissensdatenbanken mit Blick auf eine therapeutische Bedeutung und die Möglichkeit eines Studieneinschlusses beurteilt. Bei der Therapieentscheidung müssen auch nicht genetische, klinische Daten berücksichtigt werden. Insgesamt ist dies eine sehr zeitintensive Aufgabe.

Unterstützung durch das DTH

Durch die Zusammenführung der genetischen Daten der Bioinformatik und der klinischen Daten aus dem Krebsregister im DTH können wir unseren Onkologen den für die Therapieentscheidung benötigten umfassenden Überblick über einen Patienten verschaffen. Die Anbindung externer Wissensdatenbanken, die Informationen zu Studien und Medikamenten in Bezug zu genetischen Mutationen anbieten, ermöglicht unseren Onkologen in kürzerer Zeit eine, die molekularen Daten berücksichtigende, Therapieentscheidung zu treffen.

Schlüsselanforderungen

  • Ärzte können auf Basis von identifizierenden Daten (IDAT), dies sind idealerweise Vor- und Nachname, oder einem Pseudonym (PSN) wie dem  Xten-Pseudonym des  PSN-Dienstes der NCT-Studienzentrale, einzelne Patienten, die am MASTER Programm teilnehmen, aufrufen und die genetischen und klinischen Daten einsehen.
  • Diese Daten sind für das MASTER Programm speziell aufbereitet und dargestellt.
  • Es wird aktiv auf Therapien und Studien hingewiesen. Dieser Hinweis stammt aus externen Wissensdatenbanken.

Statistische Auswertungen

Überblick

Das DTH erlaubt detaillierte Analysen des Patientenaufkommens im NCT. Es bietet die Möglichkeit, auf Basis der klinischen Daten Kohorten zu bilden und deren Größe in Zeiträumen (z.B. pro Quartal) zu bestimmen.
Ein einfaches Beispiel:
Wie viele Patienten mit der Diagnose „kolorektales Karzinom“ werden im NCT pro Quartal behandelt.

Status Quo

Aktuell werden die genannten Ziele durch verschiedene zeitaufwändige Abfragen im Krankenhaus Informationssystem (KIS) und dem NCT-Register erreicht. Dazu im KIS spezielle Benutzerrechte nötig, über die das Verwaltungspersonal nicht verfügt, daher werden die Anfragen hier von Administratoren durchgeführt. Im Register erledigt die IT-Abteilung diese Aufgabe. Selbstständig und tagesaktuell sind statistische Abfragen so nicht möglich.

Unterstützung durch das DTH

Durch die Zusammenführung der klinischen Daten aus KIS und NCT-Register im DTh können solche einfachen statistischen Abfragen, dank feingranularer Benutzerberichtigungen, selbstständig von dem Verwaltungspersonal durchgeführt werden.
Je größer die Anzahl strukturierter Daten im DTH ist (etwa weil mehr klinische Systeme angebunden werden), desto komplexere Abfragen sind möglich.

Schlüsselanforderungen

  • Mitarbeiter ohne die Berechtigung, IDATs einsehen zu dürfen, müssen selbstständig statistische Auswertungen durchführen können.
  • Dies muss nicht tagesaktuell sein, aber die zeitliche Verzögerung des NCT Registers sollte deutlich unterboten werden.

Unterstützung bei der Rekrutierung von Patienten in klinische Studien

Überblick

Das NCT hat sich zum Ziel gesetzt, langfristig jedem onkologischen Patienten im Uniklinikum Heidelberg die Möglichkeit zu geben, an einer innovativen klinischen Studie teilzunehmen. Dazu muss die Rekrutierung von Studienpatienten bei immer komplexeren Ein- und Ausschlusskriterien intensiv unterstützt werden.

Status Quo

Es gibt aktuell verschiedene Ansätze Studienpatienten zu identifizieren.

  1. Die behandelnden Ärzte weisen auf potentielle Studienpatienten hin und die Studiensekretariate überprüfen deren Eignung.
  2. Die Studiensekretariate suchen im KIS des UKHD nach potentiellen Studienpatienten. Dabei werden die Arbeitslisten der onkologischen Ambulanzen verwendet.

Ein- und Ausschlusskriterien von Studien können sehr komplex und detailreich sein. Selten sind alle Kriterien in den klinischen Dokumentationssystemen enthalten. Sind sie vorhanden, dann sind sie häufig auf verschiedene Dokumente in einem System oder gar verschiedene Systeme verteilt. Der manuelle Abgleich ist entsprechend zeitintensiv.

Unterstützung durch das DTH

Die Verfügbarkeit sowohl der relevanten Informationen zu allen onkologischen Studien als auch der klinischen Daten zu allen onkologischen Patienten des NCT im DTH erlaubt den Studiensekretariaten die gezielte Suche nach potentiellen Studienpatienten in einem System.
Auch im DTH werden nie alle Ein- und Ausschlusskriterien strukturiert enthalten sein. Aber eine Vorfilterung über häufig vorkommende Kriterien soll den Arbeitsaufwand zur Rekrutierung deutlich reduzieren.
Kooperationsfunktionen wie die Weitergabe von identifizierten Patienten in der SAP Webanwendung Medical Research Insights (MRI) an Studienärzte und Studienassistentinnen, Kommentarfunktionen, Einrichtung von Workflows etc. wären wünschenswert.

Schlüsselfunktionen

  1. Anzeige der für Studien in Frage kommenden Patienten in einem Balkendiagramm und einer tabellarischen Ansicht (Anzahl, IDAT).
  2. Kriterium für die Anzeige ist die relevante, in den Quellsystemen dokumentierte Untermenge der Ein- und Ausschlusskriterien
  3. Absprung aus der tabellarischen Ansicht in die Patientenhistorie. Anschließendes Durchblättern der Patientenhistorie aller in der Kohorte enthaltenen Patienten.
  4. Absprung aus der tabellarischen Ansicht und der Patientenhistorie in die Dokumentenliste des Patienten in ISH.
  5. Unterstützung des ISH-Berechtigungskonzeptes
  6. Kooperationsfunktionen innerhalb der an einer Studie beteiligten Mitarbeiter.

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