ROKAVI
Risikoprädiktion in der Onkologie: Entwicklung eines KI-Algorithmus, Versichertenpräferenzen und ethische Implikationen
Krebserkrankungen zählen weltweit zu den häufigsten Erkrankungen, und die Zahl der Betroffenen steigt kontinuierlich. Sie belasten sowohl die Betroffenen als auch das Gesundheitssystem stark. Durch gezielte Präventionsmaßnahmen und eine möglichst frühe Diagnose kann die Chance auf eine erfolgreiche Behandlung deutlich erhöht werden. In diesem Bereich bieten Modelle, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ein hohes Potenzial, um Erkrankungen frühzeitig zu erkennen und die Versorgung von Patientinnen und Patienten in Zukunft zu verbessern. Hier setzt das Projekt „Risikoprädiktion in der Onkologie: Entwicklung eines KI-Algorithmus, Versichertenpräferenzen und ethische Implikationen“ (ROKAVI) an.
Laufzeit: 03/2026 – 02/2029
Projektförderer
Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses
Die Ziele des Projektes sind:
- die Entwicklung und Erprobung von Algorithmen für die Prädiktion bösartiger Neubildungen an einer Lokalisation
- die Entwicklung eines ethischen Frameworks für die Nutzung von Algorithmen zur Risikoprädiktion in der Onkologie
- die Erhebung von Präferenzen der Versicherten, ob und unter welchen Bedingungen sie Informationen zu ihrem Krebsrisiko erhalten wollen
- die Bestimmung von Nutzen und Risiken des entwickelten Prädiktionsmodells aus Perspektive der Krankenkassen
- die Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Algorithmen zur Risikoprädiktion in der Onkologie
Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche und eines Expertenworkshops werden Krebserkrankungen identifiziert, die Vorhersagemodelle besonders geeignet erscheinen. Anschließend werden entsprechende Modelle anhand von Krankenkassendaten entwickelt. Die Vorhersagegenauigkeit für das Erkrankungsrisiko einer ausgewählten Krebserkrankung wird explorativ mit einem parallel entwickelten statistischen Algorithmus verglichen.
Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen analysiert, die sich aus dem Einsatz solcher Modelle im Versorgungsalltag ergeben. Die Präferenzen der Versicherten werden mittels eines Discrete-Choice-Experiments erhoben. Auch die Perspektive der gesetzlichen Krankenkassen wird durch eine gezielte Einbindung in das Projekt systematisch berücksichtigt. In einem abschließenden Workshop werden darauf aufbauend konkrete Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Einsatz KI-basierter Prädiktionsmodelle entwickelt.
Konsortialführung
Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, MHH
Konsortialpartner
Wir erforschen
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die erstmalige Nutzung von deutschen Krankenkassendaten zur Risikoprädiktion
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die Risikokommuniktation von Krebserkrankungen an Versicherte
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die Präferenzen von gesetzlich Krankenversicherten
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die Nutzung von Algorithmen zur Risikoprädiktion in der Onkologie in Form eines ethischen Frameworks
Unsere Zielgruppe
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alle gesetzlichen Krankenversicherten