Datenbankbasierte digitale retrospektive Auswertung von Patientenkollektiven in der Radioonkologie

ZusammenfassungHintergrundIn der Radioonkologie ist ein effizienter Umgang mit großen heterogenen Datenmengen, die sich auf verschiedene Informationssysteme in unterschiedlichen Dokumentationsformen verteilen, sowohl für eine optimale Behandlung als auch für wissenschaftliche Verwendungen sehr wichtig. Bis heute sind Analysen mit einem erheblichen zeitlichen Aufwand für die Auswertung verbunden. Am Beispiel der Therapieevaluation der Radiochemotherapie des Pankreaskarzinoms soll die Struktur und der Aufbau eines Auswertesystems in Kombination mit einem Dokumentationssystem mit automatisierter Auswertung dargestellt werden.Material und MethodenFür ein Patientenkollektiv von 783 Patienten wurde ein professionelles, datenbankbasiertes Dokumentationssystem für die Datensammlung und -zusammenführung genutzt. Strahlentherapeutische Parameter, diagnostische Bilddaten sowie Dosisverteilungen wurden in das webbasierte System integriert.ErgebnisseFür die Subgruppe von 36 neoadjuvant bestrahlten und an einem Rezidiv erkrankten Patienten wurde ein automatischer Analyseworkflow konzipiert und umgesetzt. Zuerst wird eine automatische Registrierung der Bestrahlungspläne mit den Nachsorgebildern berechnet. Danach erfolgt die manuelle Einzeichnung der Rezidivvolumina. Diese dienen als Grundlage für die Berechnung der DVH-(Dosis-Volumen-Histogramm-)Statistik sowie zur Bestimmung der auf die Rezidivregion applizierten Dosis. Alle Ergebnisse werden in die Datenbank zurückgeschrieben und dienen als Input statistischer Berechnungen.SchlussfolgerungExistierende Analysetools an ein Dokumentationssystem zu knüpfen, hat das Ziel, den Aufwand für klinische Studien zu reduzieren. Dies ist insbesondere für die Auswertung großer Patientenkollektive sinnvoll. Einige Analysetools sind bereits im Einsatz, jedoch bedarf es noch manueller Interaktion. Weitere Schritte zur Automatisierung des Analyseprozesses sind geplant. Schon jetzt zeichnen sich die Vorteile einer digitalen Datenführung und Auswertung ab. Durch die zentrale Speicherung sind Ergebnisse stets verwertbar. Deshalb ist beabsichtig, das Auswertesystem künftig generalisiert auch auf andere Tumorentitäten innerhalb der Strahlentherapie zu übertragen.AbstractPurposeEspecially in the field of radiation oncology, handling a large variety of voluminous datasets from various information systems in different documentation styles efficiently is crucial for patient care and research. To date, conducting retrospective clinical analyses is rather difficult and time consuming. With the example of patients with pancreatic cancer treated with radio-chemotherapy, we performed a therapy evaluation by using an analysis system connected with a documentation system.Materials and methodsA total number of 783 patients have been documented into a professional, database-based documentation system. Information about radiation therapy, diagnostic images and dose distributions have been imported into the web-based system.ResultsFor 36 patients with disease progression after neoadjuvant chemoradiation, we designed and established an analysis workflow. After an automatic registration of the radiation plans with the follow-up images, the recurrence volumes are segmented manually. Based on these volumes the DVH (dose volume histogram) statistic is calculated, followed by the determination of the dose applied to the region of recurrence. All results are saved in the database and included in statistical calculations.ConclusionThe main goal of using an automatic analysis tool is to reduce time and effort conducting clinical analyses, especially with large patient groups. We showed a first approach and use of some existing tools, however manual interaction is still necessary. Further steps need to be taken to enhance automation. Already, it has become apparent that the benefits of digital data management and analysis lie in the central storage of data and reusability of the results. Therefore, we intend to adapt the analysis system to other types of tumors in radiation oncology.