Die Komplexität in der onkologischen Versorgung wächst stetig, bedingt durch differenzierte molekulare Klassifikationen, multimodale Therapien und zunehmende Evidenz. Gleichzeitig entstehen hoch individualisierte, schwer überblickbare Behandlungspfade, die von sozioökonomischen, regionalen und strukturellen Faktoren beeinflusst werden. Um fundierte Entscheidungen auf Patienten-, Klinik- und Systemebene zu ermöglichen, ist eine integrative, hochgranulare Datenbasis notwendig. Das Krebsregister Rheinland-Pfalz am Institut für digitale Gesundheitsdaten erfasst sektorenübergreifend umfassende Informationen zu Diagnose, Therapie und Verlauf aller Krebserkrankungen im Bundesland. Neben medizinischen Daten werden auch Merkmale der Leistungserbringer, Wohnorte und Versicherungsstatus standardisiert dokumentiert. Diese einzigartige Datenbasis ermöglicht detaillierte Einblicke in reale Versorgungsstrukturen und Behandlungsverläufe. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer öffentlich zugänglichen Analyse- und Visualisierungsplattform für onkologische Versorgungspfade. Mithilfe von Process-Mining und Machine Learning werden reale Behandlungspfade rekonstruiert, Patientenkohorten automatisch gruppiert und sogenannte Patient Journeys visualisiert. So lassen sich Versorgungsvarianten vergleichen, Ineffizienzen identifizieren und Disparitäten aufdecken. Kern der Plattform ist ein interaktives Dashboard mit drei Perspektiven: 1) Process Maps zur Visualisierung typischer Versorgungspfade; 2) kohortenspezifische Prozessmodelle als Vergleichsgrundlage und 3) Process-Variant-Comparisons zur Analyse regionaler und institutioneller Unterschiede. Das Projekt schafft so eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage für Forschung, Versorgungsgestaltung und Gesundheitspolitik, im Einklang mit der Krankenhausstrukturreform.