ONKO 3.0 - digitale Diskurse mit Dr. Friedrich Overkamp Friedrich Overkamp

Bei Krebspatienten gibt es Erschöpfungszustände mit extremer körperlicher und mentaler Schwäche, die über das normale Maß weit hinausgehen und die sehr lange Zeit bestehen bleiben können, selbst dann, wenn der Krebs erfolgreich behandelt wurde. Die genaue Ursache dieses sogenannten Tumor-assoziierten Fatigue Syndroms, ist unbekannt.

Ebenso unangenehm ist die Tatsache, dass bis heute keine medikamentöse Therapie dagegen entwickelt werden konnte. Aber es gibt einen neuen digitalen Ansatz, nämlich eine digitale Unterstützung von Betroffenen über eine App. „Untire“ heißt diese App, die vor kurzem vom BfArM in die Liste der verschreibungsfähigen Apps aufgenommen wurde und daher als so genannte DiGA (Digitale Gesundheitsanwendung) auf Rezept verordnet werden kann.

Bereitgestellt wird die App „Untire“ von dem niederländischen Unternehmen "Tired of Cancer".

Friedrich Overkamp unterhält sich mit dem Wissenschaftliche Leiter, Dr. Simon Spahrkäs.


➡️ Website UNTIRE
www.untire.me und www.tiredofcancerapp.com

➡️ Pressemitteilung UNTIRE
https://www.presseportal.de/pm/173288/5704502

➡️ Literatur UNTIRE
Spahrkäs, S. et al. (2023), deutsche RCT-Studie zur Wirksamkeit und Sicherheit der Untire App DiGA (ausgewählt als Best-of Abstract beim 36. Deutschen Krebskongress, Journal-Submission bevorstehend)

European Society for Medical Oncology (ESMO) / Abstract:
Digital health technologies help revolutionise patient-centred cancer care (https://dailyreporter.esmo.org/esmo-congress-2023/opinions/digital-health-technologies-help-revolutionise-patient-centred-cancer-care-and-personalise-the-intervention)

Spahrkäs, S. et al. (2020), Psychooncology


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Das Institut für Pathologie der Universität Köln versucht, eigene und praktisch relevante Algorithmen zu entwickeln. 

Ein KI-Netzwerk hat z.B. sehr erfolgreich gelernt, die verschiedenen möglichen Tumorrückbildungen nach Chemo-Strahlentherapie beim Speiseröhrenkrebs zu erkennen.

Aktuell startet man in Köln in der Routinediagnostik mit diesem Algorithmus, der dabei helfen soll, die Tumorvolumina vor und nach Therapie exakt zu bestimmen. Dies ist für die weitere Therapieplanung von großer Bedeutung. 

Derartige aufwendig programmierte Algorithmen werden ohne Frage die tägliche Arbeit von Pathologinnen und Pathologen zeitnah beeinflussen und unterstützen. 

Bei therapeutisch relevanten Biomarkern, die am Tumorgewebe erhoben werden, muss natürlich adäquates Tumormaterial vorliegen. Die digitale Pathologie kann z.B. eine tumordurchsetzte Fläche und die Anzahl der Krebszellen in den meisten Fällen präzise definieren – und dürfte daher in Zukunft der Goldstandard werden.



Gesprächspartner in dieser Folge:

Prof. Dr. med. Alexander Quaas: Stellv. Leiter Institut für Allg. Pathologie der Universitätsklinik Köln, Ltg. Referenzpathologie Tumoren des oberen Gastrointestinaltraktes

PD Dr. med. Yuri Tolkach: Institut für Allg. Pathologie der Universitätsklinik Köln, Schwerpunkte Uro-Pathologie und Digitale Pathologie  



Universitätsklinik Köln:

https://pathologie.uk-koeln.de/institut/direktor-team/oberaerzte/



Links zur Folge:



Tolkach I Quaas et al.: AI Regression EAC Lancet Dig Health 2023:

https://www.thelancet.com/pdfs/journals/landig/PIIS2589-7500(23)00027-4.pdf



Scheel I Tolkach I Quaas et al.:

Tumour area infiltration and cell count in endoscopic biopsies of therapy‐naive upper GI tract carcinomas by QuPath analysis: implications for predictive biomarker testin

https://www.nature.com/articles/s41598-023-43903-3

„Bonescreen“ ist ein Softwareprogramm, das vollautomatisch „Biomarker“ aus CT-Bildern der Wirbelsäule extrahiert, die der Radiologe sonst nicht sehen oder gar quantifizieren könnte. Die von einem KI-Programm erkannten „Biomarker“ dienen der Früherkennung von Knochenbrüchen durch eine Osteoporose und von Knochenmetastasen bei Krebs.



Früherkennung verlängert das Leben! Das KI Programm kann vollautomatisch innerhalb einer Minute mühelos in den Arbeitsablauf des Radiologen integriert werden.



Medizinische Fachgesellschaften befürworten grundsätzlich ein bevölkerungsbasiertes Screening. „Bonescreen“ wird zunächst schwerpunktmäßig in Universitätskliniken und akademischen Krankenhäusern der DACH Region installiert, um Forschungsprojekte mit dem KI-Programm zu fördern. 

 

Gesprächspartner: 

Prof. Dr. med. Jan Stefan Kirschke, Professor für Neuroradiologie der TU München. Mitglied in diversen wissenschaftlichen Fachgesellschaften

https://www.neurokopfzentrum.med.tum.de/neuroradiologie/347.html



Links zum Projekt: 

https://www.bonescreen.de/#section_header

Kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Schwarmlernen die Versorgung von Darmkrebspatienten optimieren? 

Mehrere Universitätskliniken sind davon überzeugt und haben sich zum Projekt „DECADE“ zusammengeschlossen: „Dezentralisierte künstliche Intelligenz für Diagnose, Prognose und Therapievorhersage bei Darmkrebs“. Schon heute ist KI in der Lage, zum Beispiel aus Darmkrebs-Gewebeproben große Datenmengen zu analysieren und bestimmte Muster zu erkennen.

Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können helfen, den Krankheitsverlauf besser vorherzusagen, individuellere Diagnosen zu stellen und damit auch die Therapie von Darmkrebspatienten zu verbessern. Mit Schwarmlernen können mehrere universitäre Einrichtungen gemeinsam medizinische KI-Modelle trainieren, ohne Daten auszutauschen. 

 

Gesprächspartner: 

Prof. Dr. med. Jakob Nikolas Kather, M.Sc.Lehrstuhl für Clinical Artificial IntelligenceElse Kröner Fresenius Center for Digital HealthTechnische Universität Dresden 

Links zum DECADE Projekt: 

https://tu-dresden.de/forschung-transfer/news/mit-ki-gegen-darmkrebs-neues-forschungsprojekt-decade-nutzt-schwarmlernen

 

https://www.medica.de/de/digital-health/ki-darmkrebs-forschungsprojekt-decade

 

https://www.klinikum.uni-heidelberg.de/newsroom/darmkrebs-mit-ki-besser-behandeln/

 

https://www.lebensblicke.de/schwarmlernen-neues-forschungsprojekt-decade/

 

https://www.datacenter-insider.de/was-ist-schwarmlernen-swarm-learning-a-930925/

 

https://www.dzne.de/forschung/projekte/swarm-learning/

 

Das CUP-Syndrom steht für die Abkürzung des englischen Begriffs Carcinoma of Unknown Primary und bedeutet Metastasen bei unbekanntem Primärtumor. Es umfasst Tumorerkrankungen, bei denen trotz modernster Diagnostik zwar Metastasen (Tochtergeschwülste) gefunden werden, aber kein auslösender Ursprungstumor nachweisbar ist. KI-Programme, die mit molekular-genetischen Daten von vielen Tausend Tumoren trainiert worden sind, können den Primärtumor mit deutlich höherer Chance aufspüren und u.U. auch therapeutisch hilfreiche Angaben liefern.  



Gesprächspartner: 

Prof. Dr. med. Alwin Krämer

Klinik für Hämatologie/Onkologie/Rheumatologie I Univ. Heidelberg

Ltg. Klinische Kooperationseinheit mit DKFZ Molekulare Hämatologie / Onkologie

Ltg. Spezialsprechstunde CUP-Syndrom

 

Links zu den besprochenen Publikationen: 

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02482-6

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03512-4

 

Links zu den Heidelberger Institutionen: 

https://www.klinikum.uni-heidelberg.de/kliniken-institute/kliniken/zentrum-fuer-innere-medizin-krehl-klinik/innere-medizin-v-haematologie-onkologie-und-rheumatologie/behandlungsspektrum/onkologie/cup-syndrom/cup-syndrom-neu

https://www.dkfz.de/de/mol-haem_onk/index.php

Nikotinabusus ist Ursache für viele Erkrankungen, insbesondere auch für Lungenkrebs. 

„Smoke Free“ ist eine App zur Unterstützung bei Rauchentwöhnung, das vom Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) als rezeptierbare digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) anerkannt ist.

Motivation steigern, Selbstvertrauen stärken, Umgang mit Verlangen, Stolz aufs Nichtrauchen sein, Erfolg trotz Rückfällen – all dies sind Stichworte und Themen, die in der App aufgegriffen werden. 

Mehr als 950.000 Downloads und Top-Bewertungen sind der Anlass für ein Gespräch von Friedrich Overkamp mit Benedikt Hielscher, dem Geschäftsführer der Smoke Free 23 GmbH.  



Website der KI-Forscher: 

https://smokefree.de/



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