title: Knowledge Management for Precision Medicine
Creators: name: Leser, Ulf
Publisher: name: MyCoRe Community
Year: 2021
Subjects: subject: Knowledge Management
subject: Precision Medicine
subject: Medical Decision Making
subject: 610

description: Medical decision-making is based on numerous types of knowledge about patients, diseases, pharmacology and the effects of interventions. Due in particular to advances in the molecular life sciences, the basis of this knowledge is growing faster than ever. At the same time, the extremely high dimensionality of molecular data makes the derivation of robust findings from limited sample numbers difficult, leading to a flood of publications with weak empirical evidence. This, in turn, challenges clinicians in their need to quickly find the most relevant facts for a given case. Modern computer-based technologies for extracting, aggregating and organizing knowledge, ranging from ontologies for structured knowledge codification to text mining algorithms for automatic extraction of findings and machine-learning based medical decision support, are expected to help cope with this challenge. Using precision oncology as an example for personalized medicine, this paper discusses recent advances in the (semi-) automatic extraction of clinically relevant findings from textual sources, their organization in knowledge bases, and their usage in medical decision support systems. We also describe requirements to accelerate the development of such technologies in Germany, especially when it comes to highly important medical documentation.
description: Medizinische Entscheidungen beruhen auf einer Vielfalt an Wissen über Patienten, Krankheiten, Pharmakologie und den Auswirkungen von Behandlungen. Insbesondere durch die Fortschritte in den molekularen Biowissenschaften wächst die Wissensbasis schneller denn je. Gleichzeitig erschwert die extrem hohe Dimensionalität molekularer Daten die Ableitung robuster Erkenntnisse aus begrenzten Fallzahlen, was zu einer Fülle an Publikationen mit schwacher empirischer Evidenz führt. Dies wiederum fordert Mediziner heraus, schnell die relevantesten Fakten für einen bestimmten Patientenfall zu finden. Moderne computergestützte Technologien zur Gewinnung, Zusammenlegung und Organisation von Wissen sollen helfen, diese Herausforderung zu bewältigen. Diese Technologien reichen von Ontologien für eine strukturierte Wissenskodifizierung über Text-Mining-Algorithmen zur automatischen Gewinnung von Ergebnissen bis hin zu maschinellem Lernen für die Unterstützung von medizinischer Entscheidungsfindung. Anhand der Präzisionsonkologie als Beispiel der personalisierten Medizin zeigt dieser Beitrag die jüngsten Fortschritte bei der (halb-)automatischen Gewinnung klinisch relevanter Ergebnisse aus Textquellen, die Organisation dieser Ergebnisse in Wissensdatenbanken und ihre Verwendung als Unterstützungssysteme bei der medizinische Entscheidungsfindung. Darüber hinaus stellen wir die Voraussetzungen für eine beschleunigte Entwicklung solcher Technologien in Deutschland dar, insbesondere wenn es sich dabei um äußerst wichtige medizinische Unterlagen handelt.
description: Mission – Innovation: Telematics, eHealth and High-Definition Medicine in Patient-Centered Acute Medicine, p. 77