[Digital Medicine in Oncology: Clinical Decision Support, Real World Data and Patient Involvement]

Dtsch Med Wochenschr. 2019 Apr;144(7):430-434. doi: 10.1055/a-0740-8480. Epub 2019 Mar 29.
[Article in German]

Abstract

Oncology has experienced a massive growth in knowledge over the last years. However, the growing amount of knowledge and data increases the complexity of clinical decisions and presents oncologists with new challenges. Currently, oncology-specific IT solutions are being developed with the aim to improve survival of cancer patients.The complexity of treatment decisions in oncology has greatly increased due to introduction of novel biomarkers and targeted therapeutics. First "intelligent" systems that suggest therapies based on available data have been developed, however, these systems are not yet widely adopted and lack sufficient clinical validation.Increasing implementation of electronic health records enables structured collection and analysis of data from routine patient care. These real-world data are used for post marketing surveillance and can help to develop therapy guidelines. Currently it is being discussed if real world data can provide sufficient evidence for regulatory decisions.Broad availability of internet access and smartphones provides an opportunity to involve patients in surveillance and control of cancer treatments. Early reporting of symptoms and side effects is likely to improve treatment and compliance. In addition, patient reported outcomes can be employed for data collection in clinical trials and for quality surveillance. First randomized trials suggest that collection of patient reported outcomes can improve symptoms and survival of cancer patients.

Stand der dinge: In der Onkologie kam es zuletzt zu einem rasanten Wissenszuwachs. Neue Entwicklungen in Diagnostik und Therapie von Tumorerkrankungen haben die Grundlagen für individualisierte Therapiekonzepte geschaffen. Aktuell werden innovative Onkologie-spezifische IT-Lösungen entwickelt mit dem Ziel, die Heilungschancen für Patienten mit Tumorerkrankungen langfristig zu verbessern.

Clinical decision support: Die Komplexität onkologischer Therapieentscheidungen hat durch Einführung neuer Biomarker und zielgerichteter Therapeutika stark zugenommen. Erste „intelligente“ Systeme, die aktiv Therapieoptionen auf Basis von vorhandenen Daten vorschlagen, sind verfügbar, aber noch nicht weit verbreitet und unzureichend klinisch validiert.

Real-world data und real-world evidence: Durch die zunehmende Verbreitung von elektronischen Gesundheitsakten wird eine strukturierte Sammlung und Auswertung von Daten aus der onkologischen Routineversorgung möglich. Real World Data werden eingesetzt, um die Sicherheit und Nebenwirkungen von onkologischen Medikamenten zu überwachen und können helfen, onkologische Therapieleitlinien zu entwickeln.

Patient involvement und patient reported outcomes: Die frühe Meldung von Symptomen und Nebenwirkungen (Patient Reported Outcomes) verspricht eine verbesserte Behandlung und eine gesteigerte Therapieadhärenz. Patient Reported Outcomes können auch im Rahmen von klinischen Studien und zur Qualitätssicherung eingesetzt werden. Erste Studien zeigen, dass eine IT-gestützte Erfassung von Patient Reported Outcomes Symptome und Überleben von Patienten mit Tumorerkrankungen positiv beeinflussen kann.

MeSH terms

  • Decision Support Systems, Clinical*
  • Humans
  • Medical Informatics*
  • Medical Oncology*
  • Patient Participation*
  • Telemedicine*