Verbesserung des Krebsdatenmanagements mit CaReSS

Das Krebsregister Norwegen (CRN) sammelt und verwaltet Daten über Krebspatienten. Das hilft Ärzten, Patienten und Entscheidungsträgern, wichtige Informationen für Forschung und Entscheidungen zu bekommen. Um das zu unterstützen, hat CRN ein Softwaresystem namens CaReSS entwickelt, das Krebsdaten aus verschiedenen Quellen wie Krankenhäusern und Laboren sammelt und verarbeitet.

CaReSS ist so designed, dass es menschliche Entscheidungen mit Hilfe von Machine Learning (ML) Algorithmen unterstützt. Diese Algorithmen helfen dabei, Daten zu analysieren und automatisierte Unterstützung zu bieten, was den Entscheidungsprozess verbessern kann. Allerdings verändert sich dieses System ständig aufgrund neuer medizinischer Erkenntnisse, Aktualisierungen in den Behandlungsmethoden und Änderungen in den Vorschriften. Daher ist Automatisiertes Testen wichtig, um sicherzustellen, dass das System richtig funktioniert und die Patientendaten sicher behandelt werden.

#Überblick über CaReSS

CaReSS sammelt Informationen von mehreren medizinischen Institutionen, wie Labors und Krankenhäusern. Diese Informationen werden in standardisierte Krebsfälle umgewandelt. Jeder Fall zeigt den Weg eines Patienten durch Diagnose, Behandlung und Nachsorge. Medizinische Kodierer, die Experten darin sind, medizinische Informationen zu interpretieren und zu kodieren, sind hierbei entscheidend. Sie verwandeln komplexe medizinische Berichte in Codes, die auf einem weltweit verwendeten Klassifizierungssystem basieren.

Da neue medizinische Erkenntnisse und Kodierungsregeln auftauchen, muss CRN seine Praktiken anpassen. Das bedeutet, dass die Kodierungsregeln und die zugrunde liegenden Algorithmen innerhalb von CaReSS ständig aktualisiert werden. Daher ist das Testen des Systems wichtig, um sicherzustellen, dass alle Teile reibungslos funktionieren und die produzierten Daten von höchster Qualität sind.

#Bedeutung des Testens

Die Genauigkeit von CaReSS ist entscheidend, weil sie die Informationen beeinflusst, die für die Krebsforschung und Statistiken zur Verfügung stehen. Das wirkt sich wiederum auf die Entscheidungen von Ärzten, Patienten und Entscheidungsträgern aus. Testen ist notwendig, um sicherzustellen, dass die generierten Informationen zuverlässig sind und dass das System die Privatsphäre der Patienten nicht gefährdet.

Wegen der ständigen Änderungen an CaReSS konzentriert sich das CRN-Team jetzt darauf, automatisierte Testlösungen zu entwickeln. Diese Lösungen helfen, die fortlaufenden Anpassungen des Systems zu managen und sicherzustellen, dass es effektiv bleibt. Allerdings bringt diese Art von Testen einige Herausforderungen mit sich.

#Herausforderungen beim Testen

Ein System wie CaReSS zu testen, bringt mehrere Schwierigkeiten mit sich, die angegangen werden müssen. Diese Herausforderungen lassen sich in wissenschaftliche, projektbezogene und toolbezogene Herausforderungen unterteilen.

#Wissenschaftliche Herausforderungen

Eine der Hauptwissenschaftlichen Herausforderungen besteht darin, Methoden zu entwickeln, um die sich entwickelnden Aspekte von CaReSS effektiv zu testen. Diese Methoden müssen neue Kodierungsregeln und Software-Updates berücksichtigen. Testfälle müssen so gestaltet werden, dass sie spezifische Probleme ansprechen und gleichzeitig eine umfassende Abdeckung potenzieller Probleme gewährleisten.

Es besteht ein dringender Bedarf an Teststrategien, die auf die einzigartigen Anforderungen von CaReSS zugeschnitten sind. Zum Beispiel konzentrieren sich aktuelle Testmethoden oft auf die Codeabdeckung, anstatt spezifische Regeln zu validieren, die für die verarbeiteten medizinischen Daten gelten.

Da Machine Learning in das System integriert wird, können neue Unsicherheiten auftreten. Modelle für Maschinelles Lernen können unvorhersehbare Ergebnisse liefern, was das Testen erschwert. Bestehende Methoden zum Testen von maschinellen Lernmodellen erfassen oft nicht vollständig die Komplexität eines Systems, das sich häufig weiterentwickelt.

CaReSS ist stark auf menschliche Eingaben angewiesen, insbesondere von medizinischen Kodierern. Diese Abhängigkeit kompliziert den Testprozess, da es notwendig ist, menschliche Entscheidungsfindung zu simulieren oder zu verstehen, ohne die Fähigkeiten des Systems zu stark zu vereinfachen. Es wirft Fragen auf, wie man das Testen effektiv automatisieren kann, ohne die Tiefe der menschlichen Expertise zu verlieren.

Derzeit wird ein grosser Teil des Testens manuell von medizinischen Kodierern durchgeführt, die ihr Wissen einsetzen, um zu überprüfen, dass das System die beabsichtigten Regeln befolgt. Dieser Prozess kann zeitaufwendig und komplex sein, besonders für Software-Ingenieure, die möglicherweise keinen medizinischen Hintergrund haben.

#Projektbezogene Herausforderungen

Eine grosse Herausforderung bei der Durchführung des Projekts betrifft die Sicherheit und Privatsphäre sensibler Gesundheitsdaten. Die Wahrung der Vertraulichkeit der Patienten ist von grösster Bedeutung, was bedeutet, dass der Datenzugang stark eingeschränkt werden muss. Mitarbeiter und externe Tester können aufgrund rechtlicher und ethischer Bedenken, einschliesslich der Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), keine echten Patientendaten verwenden.

Alternativen, wie die Erzeugung synthetischer Daten, die echten Patientendaten ähneln, bieten eine mögliche Lösung. Allerdings ist es eine komplexe Aufgabe, realistische Synthetische Daten zu erstellen, die die Privatsphäre nicht gefährden. Zudem gibt es Bedenken, ob synthetische Daten möglicherweise re-identifiziert werden können, was zusätzliche Risiken mit sich bringt.

#Tool-Sharing-Herausforderungen

Eine weitere Herausforderung, der sich CRN gegenübersieht, ist das Teilen der verwendeten Testwerkzeuge. CaReSS basiert auf proprietärer Software, die speziell auf die Bedürfnisse von CRN zugeschnitten ist. Das macht es schwierig, eigenständige Versionen der Software für Test- oder Forschungszwecke zu erstellen. Während es Open-Source-Optionen gibt, erfassen sie möglicherweise nicht den realistischen Kontext, der für effektives Testen erforderlich ist, und können die Anpassung von Lösungen in der Praxis komplizieren.

#Verallgemeinerung über das Krebsregister hinaus

Die Herausforderungen, mit denen CRN konfrontiert ist, sind nicht einzigartig für dieses spezifische Register. Sie können auch auf andere Krebsregister und Gesundheitssysteme weltweit zutreffen. Systeme, die mit sensiblen Daten arbeiten, wie Steuerbehörden, stehen vor ähnlichen Problemen mit Datenschutz und automatisierter Entscheidungsfindung.

Die Erkenntnisse aus CRNs Bemühungen können für andere Gesundheitsregister, die mit sich entwickelnden Softwaresystemen umgehen, von Nutzen sein. Ähnliche Herausforderungen treten in jedem System auf, in dem menschliches Urteilsvermögen eine Schlüsselrolle spielt, insbesondere in Bereichen, die hohe Fachkenntnisse und Genauigkeit erfordern.

#Fazit und zukünftige Richtungen

CRN arbeitet aktiv an Lösungen zur Automatisierung der Testprozesse in CaReSS. Während sich das System weiterentwickelt, werden diese Tests eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Qualität und Sicherheit der produzierten Daten spielen. Die Implementierung automatisierter Tests wird nicht nur die Zuverlässigkeit von CaReSS verbessern, sondern auch nachhaltig positive Auswirkungen auf die Qualität der Krebsdaten haben, die in der Forschung und für Entscheidungen im Gesundheitswesen verwendet werden.

Zukünftige Bemühungen werden verschiedene Ansätze umfassen, darunter Benutzerschnittstellentests, die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Entwicklung umfassender Lösungen, die Unsicherheiten und die sich entwickelnde Natur des Systems berücksichtigen. Indem die CRN diese Herausforderungen angeht, soll sichergestellt werden, dass CaReSS ein effektives Werkzeug für das Management und die Analyse von Krebsdaten bleibt, was letztlich Krebspatienten und Gesundheitsdienstleistern zugutekommt.