Project Details
Description
The AI-CARE (Artificial Intelligence in Cancer Registration and Research) joint project addresses two main questions:
1. Can the structurally and content-wise challenging cancer registry data be processed, improved and merged using artificial intelligence (AI) methods in such a way that it is more accessible than before for oncological quality assurance and research?
2. How can AI methods for evaluating cancer registry data meaningfully complement the classic range of evaluation methods used in oncological healthcare research?
The project is divided into eight work packages focusing on data indexing, data access and data use. The AI methods developed will not only be implemented in the participating cancer registries, but will also be made available to the general public as open source. In addition, the consortium will contribute to improving data cooperation with the reporting institutions through the planned national cancer registry platform and the developers of AI models.
AI-CARE will not only improve data quality, data consolidation and scientific use of cancer registry data, but also improve the quality and transparency of oncological care.
Eight cancer registries (Baden-Württemberg, Bremen, Hamburg, Hesse, Mecklenburg-Western Pomerania, Lower Saxony, Schleswig-Holstein), Goethe University Frankfurt, the University Medical Centre Hamburg-Eppendorf, the University of Luebeck and the German Centre for Artificial Intelligence are participating in the network.
1. Can the structurally and content-wise challenging cancer registry data be processed, improved and merged using artificial intelligence (AI) methods in such a way that it is more accessible than before for oncological quality assurance and research?
2. How can AI methods for evaluating cancer registry data meaningfully complement the classic range of evaluation methods used in oncological healthcare research?
The project is divided into eight work packages focusing on data indexing, data access and data use. The AI methods developed will not only be implemented in the participating cancer registries, but will also be made available to the general public as open source. In addition, the consortium will contribute to improving data cooperation with the reporting institutions through the planned national cancer registry platform and the developers of AI models.
AI-CARE will not only improve data quality, data consolidation and scientific use of cancer registry data, but also improve the quality and transparency of oncological care.
Eight cancer registries (Baden-Württemberg, Bremen, Hamburg, Hesse, Mecklenburg-Western Pomerania, Lower Saxony, Schleswig-Holstein), Goethe University Frankfurt, the University Medical Centre Hamburg-Eppendorf, the University of Luebeck and the German Centre for Artificial Intelligence are participating in the network.
Key findings
Verwertung
Die Ergebnisse des Projekts AI-CARE können den Datenaustausch mit den meldenden Einrichtungen, mit der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten und den Entwicklerinnen und Entwicklern von KI-Modellen verbessern. Es wird angestrebt, die Ergebnisse in für die Krebsregister und Forschende dauerhaft nutzbare Anwendungen zu überführen. So sollen die entwickelten KI-Methoden nicht nur in den beteiligen Krebsregistern genutzt werden, sondern der Allgemeinheit frei zugänglich zur Verfügung gestellt werden. Mit AI-CARE soll folglich die Datenqualität, die Datenzusammenführung und wissenschaftliche Nutzung der Krebsregisterdaten gesteigert, neue KI-basierte Methoden in die Krebsregistrierung und Versorgungsforschung überführt und dadurch auch die onkologische Versorgungsqualität für die Patientinnen und Patienten verbessert werden.
Die Ergebnisse des Projekts AI-CARE können den Datenaustausch mit den meldenden Einrichtungen, mit der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten und den Entwicklerinnen und Entwicklern von KI-Modellen verbessern. Es wird angestrebt, die Ergebnisse in für die Krebsregister und Forschende dauerhaft nutzbare Anwendungen zu überführen. So sollen die entwickelten KI-Methoden nicht nur in den beteiligen Krebsregistern genutzt werden, sondern der Allgemeinheit frei zugänglich zur Verfügung gestellt werden. Mit AI-CARE soll folglich die Datenqualität, die Datenzusammenführung und wissenschaftliche Nutzung der Krebsregisterdaten gesteigert, neue KI-basierte Methoden in die Krebsregistrierung und Versorgungsforschung überführt und dadurch auch die onkologische Versorgungsqualität für die Patientinnen und Patienten verbessert werden.
| Status | finished |
|---|---|
| Effective start/end date | 01.09.22 → 31.08.25 |
Collaborative partners
- University of Luebeck (lead)
- University Hospital Hamburg-Eppendorf (Collaboration Partner)
- Johann Wolfgang Goethe-University (Collaboration Partner)
- Hamburgisches Krebsregister (Collaboration Partner)
- Krebsregister Saarland (Collaboration Partner)
- Krebsregister des Landes Bremen (Collaboration Partner)
- Krebsregister Baden-Württemberg (Collaboration Partner)
- Hessisches Krebsregister (Collaboration Partner)
- Klinisches Krebsregister Mecklenburg-Vorpommern (Collaboration Partner)
- Klinisches Krebsregister Niedersachsen (Collaboration Partner)
- Krebsregister Schleswig-Holstein (Collaboration Partner)
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (Collaboration Partner)
- Robert Koch Institute (Collaboration Partner)
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
Research Areas and Centers
- Research Area: Center for Population Medicine and Public Health (ZBV)
- Centers: Center for Artificial Intelligence Luebeck (ZKIL)
DFG Research Classification Scheme
- 2.22-02 Public Health, Healthcare Research, Social and Occupational Medicine
- 2.22-14 Hematology, Oncology
- 2.22-32 Medical Physics, Biomedical Technology
- 4.43-04 Artificial Intelligence and Machine Learning Methods
Funding Institution
- State Funding Schleswig-Holstein
ASJC Subject Areas
- Oncology
- Health(social science)
- Artificial Intelligence
Fingerprint
Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.