VISION-CRE

VISION-CRE - Plattform zur evidenzbasierten Modellierung kognitiver Schlussfolgerungen zur Assistenz bei Therapieentscheidungsprozessen

Die medizinische Entscheidungsfindung zur Bestimmung geeigneter Therapieansätze für eine:n individuelle Patient:in unterliegt in der Praxis sowohl einem medizinischen als auch einem regulatorischen Rahmenwerk. Indikationsspezifische Leitlinien, welche die im jeweiligen Gesundheitssystem zugelassenen (und somit applizierbaren) Behandlungsmöglichkeiten aufzeigen, bilden hierbei die formale Grundlage. Zwar können Ärzt:innen auch außerhalb dieser Vorgaben agieren (s.g. Off-Label Use), benötigen hierzu jedoch in der Regel triftige Gründe und die Zustimmung des jeweiligen Kostenträgers. Weiterhin sind natürlich auch klinische Studien ein essentieller Faktor bei der Evaluation der bestmöglichen therapeutischen Option, wobei dieser Aspekt nicht der Routineversorgung zuzuschreiben und abhängig von zahlreichen externen Faktoren (Studienangebot, Geeignetheit des/der Patient:in, Randomisierung, etc.) ist.

Grundlegend steht bei jedem therapieassoziierten Entscheidungsprozess die Frage im Vordergrund, welche verfügbare Option die höchste Chance auf Erfolg bei gleichermaßen geringem Risiko für das individuelle Krankheitsbild eines/einer Patient:in bietet. Aufgrund der Heterogenität von Individuum und Erkrankung ist diese Abwägung jedoch sehr komplex und bedarf der parallelen Berücksichtigung multipler Faktoren. Die diesen Umstand erleichternde Limitation des therapeutischen Handlungsspielraums löst dabei nicht das Problem der kognitiven Simulation aller möglichen Implikationen, um ein entsprechendes Optimum zu bestimmen. Weiterführend schließt sich außerdem die berechtigte Frage an, welcher Umstand überhaupt als optimal betrachtet werden kann, da die Definition von Erfolg oder Misserfolg bei Behandler:in und Patient:in unterschiedlich ausfallen kann. So könnte eine Therapie zwar zu einem enormen klinischen Erfolg führen, jedoch ebenso mit dem hohen Risiko einer invasiven Nebenwirkung einhergehen. Diese teilweise lebensverändernden Entscheidungen erfordern deshalb ein hohes Maß an Sicherheit, Aufgeklärtheit sowie eine Kommunikation auf Augenhöhe zwischen allen Beteiligten.

Eine technische Möglichkeit zur Bereitstellung von Assistenz im Prozess der medizinischen Entscheidungsfindung sind klinische Entscheidungsunterstützungssysteme, welche spezifische Charakteristiken eines/einer Patient:in (z.B. klinische Befunde) mit einer zuvor erstellen Wissensbasis abgleichen, um alle bereitstehenden Optionen quantitativ zu evaluieren. Im Fokus des VISION-CRE Vorhabens steht deshalb die Etablierung einer »Cognitive Reasoning Engine (CRE)«, welche die leitlinienbasierte Vorgabe möglicher Therapieoptionen durch eine neuartige evidenzgestützte Evaluationsebene ergänzt. Das übergeordnete Ziel besteht demnach in einer Erweiterung der bestehenden Entscheidungshilfen, indem bereits erfasste und aufgezeichnete Erfahrungswerte der Sequenz: (1) Patient:in, (2)Therapie und (3) daraus resultierender Reaktion ausgewertet werden um daraus wertvolle Rückschlüsse für die Gegenwart herzuleiten.