Die Daten der klinischen Krebsregister werden mit dem Ziel erhoben, die Versorgung von Krebspatientinnen und -patienten zu verbessern. Dies erfordert eine exzellente Datenqualität und Aktualität. Die in den Meldungen an die Krebsregister enthaltenen komplexen Freitexte – insbesondere Pathologie- und molekularpathologische Befunde – müssen extrahiert werden, was derzeit mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden ist. Um diesen Prozess zu optimieren, werden im TeMeK-Projekt Methoden der künstlichen Intelligenz untersucht, angepasst und weiterentwickelt, um eine einheitliche, valide und effiziente Informationsextraktion zu ermöglichen.

KI gestützte, einheitliche Extraktion relevanter Information aus Pathologie-Befunden.