Neue Pipeline vereinheitlicht Krebsregisterdaten bundesweit

Forschende des AI-CARE-Konsortiums haben eine automatisierte Methode entwickelt, mit der Krebsregisterdaten aus ganz Deutschland vereinheitlicht und besser ausgewertet wer-den können. Die sogenannte Harmonisierungspipeline soll regionale Unterschiede in Ko-dierung und Dokumentation ausgleichen und registerübergreifende Analysen erleichtern.

Trotz des bundeseinheitlichen onkologischen Basisdatensatzes (oBDS) führen abweichende Interpretationen und Freitexteinträge in den Landeskrebsregistern zu Inkonsistenzen. Die neue Pipeline setzt bei XML-Daten an und überführt diese in eine standardisierte tabellarische Struktur. Unterschiedliche Werte werden mithilfe abgestimmter Referenzlisten vereinheitlicht.

Die Methode wurde mit Daten aus 14 deutschen Landeskrebsregistern zu Lungen-, Brust-, Schilddrüsenkrebs und Non-Hodgkin-Lymphomen getestet. Dabei konnten Informationen von mehr als einer Million Patientinnen und Patienten erfolgreich harmonisiert werden. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung der Datenqualität und Reduktion inkonsistenter Kodierungen.

Die Publikation erschien im „International Journal of Medical Informatics“. Wie das Konsortium mitteilte, erleichtert die Pipeline insbesondere Studien zu seltenen Tumorentitäten, für die einzelne Register oft zu geringe Fallzahlen aufweisen.

Dr. Henrik Kusche, wissenschaftlicher Koordinator des Projekts, erklärte, die Pipeline ermögliche eine automatisierte, standardisierte und reproduzierbare Harmonisierung von Krebsregisterdaten aus verschiedenen Bundesländern. Dadurch verbessere sich die Vergleichbarkeit und die Aussagekraft bundesweiter Analysen.

Prof. Dr. Alexander Katalinic, Leiter des AI-CARE-Konsortiums, betonte, dass Krebsregister eine zentrale Grundlage für die evidenzbasierte Onkologie darstellten. Die Harmonisierung erschließe das Potenzial dieser Datenressource für Forschung und Versorgung.

Dr. Alice Nennecke, Leiterin des Hamburgischen Krebsregisters, verwies darauf, dass die Pipeline eine praktikable Möglichkeit biete, Real-World-Daten qualitativ aufzuwerten.

Das vom Bundesministerium für Gesundheit geförderte Projekt AI-CARE wird von mehreren Universitäten, Krebsregistern und Forschungseinrichtungen getragen. Die Forschenden planen, die Pipeline künftig auf weitere Tumorentitäten und Inhalte auszuweiten.

Original Paper:

Germer S*, Sauerberg M*, Johanns O, Rudolph C, Gundler C, Meisegeier S, Abnaof K, Kim-Wanner S-Z, Krauß A, Langholz M, Luttmann S, Rath N, Rausch K, Katalinic A, AI-Care-Working Group, Handels H, Nennecke A, Kusche H: Harmonizing regional cancer registry data to facilitate Germany-wide epidemiological analyses. International Journal of Medical Informatics (2026), https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2026.106586

*geteilte Erstautorenschaft

Quelle: © DGKL – Deutsche Gesellschaft für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin e. V.

Symbolbild: KI-Illustration, generiert mit ChatCPT/OpenAI

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