Welche Methode gibt es zur dynamischen Ähnlichkeitsbewertung von Krebstherapien?

Eine bekannte Methode ist **DTW (Dynamic Time Warping)** bzw. allgemeiner **zeitreihenbasierte Ähnlichkeitsbewertung**. Im Kontext von Krebstherapien wird damit die **zeitliche Entwicklung** von Merkmalen verglichen, zum Beispiel: - Tumorgröße über mehrere Zeitpunkte - Biomarker-Verläufe - Ansprechen auf Therapie im Behandlungsverlauf - Nebenwirkungsprofile über die Zeit **Warum „dynamisch“?** Weil nicht nur ein einzelner Endpunkt verglichen wird, sondern der **gesamte Verlauf** zweier Therapien oder Patientengruppen. DTW kann dabei auch Verläufe vergleichen, die zeitlich leicht verschoben sind. Weitere verwandte Ansätze sind: - **Longitudinales Clustering** - **Trajectory Matching** - **State-space-Modelle** - **Hidden-Markov-Modelle** zur Verlaufsähnlichkeit In der Onkologie wird so etwas oft in der **vergleichenden Analyse von Therapiepfaden** oder bei **Real-World-Data-Auswertungen** genutzt.