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Klinische Datenintelligenz

Datenintelligenz macht medizinische Daten smart

Medizin

Dank der Verknüpfung verschiedener Datenquellen können medizinische Fragestellungen beantwortet werden

Daten

Strukturierte Daten, Texte wie Befunde und Arztbriefe, Bilder und "OMICS" verschmelzen zu einem integrierten Wissenspool

Technologie

Zur Anwendung kommen innovative und etablierte Technologien aus den Bereichen Textmining, Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und Business Intelligence

Latest Blog

Abschlussveranstaltung am 29.9.2017 in Berlin

Das Projekt Klinische Datenintelligenz veranstaltet am Freitag, den 29. September 2017 in Berlin seinen  öffentlichen Abschlussworkshop, zu dem wir ganz herzlich einladen. KDI ist eines der ersten Projekte in Deutschland, welches das Thema Digitalisierung im Gesundheitswesen zum Thema hat. KDI wird im Rahmen des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und

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Veröffentlichung auf der IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI 2017)

Yinchong Yang präesentiert das Paper: Predictive Modeling of Therapy Decisions in Metastatic Breast Cancer with Recurrent Neural Network Encoder and Multinomial Hierarchical Regression Decoder. Yinchong Yang, Volker Tresp and Peter Fasching.

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KDI präsentiert Paper auf „NIPS Workshop on Machine Learning for Health“

NIPS ist neben der ICML die führende Konferenz im Maschinellen Lernen. Yinchong Yang  präsentierte unsere Veröffentlichung Predictive Clinical Decision Support System with RNN Encoding and Tensor Decoding. Yinchong Yang, Peter A Fasching, Markus Wallwiener, Tanja N Fehm, Sara Y Brucker, Volker Tresp. https://arxiv.org/pdf/1612.00611.pdf

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Veröffentlichung auf der Machine Learning for Healthcare (MLHC) (Research Meeting)

MLHC ist ein Treffen angesehener Forscher aus der Informatik (Artificial Intelligence, Machine Learning, Big Data)  mit Klinikern und Forschern aus der Medizin. Yinchong Yang präesentiert das Paper: Modeling Progression Free Survival in Breast Cancer with Tensorized Recurrent Neural Networks and Accelerated Failure Time Model. Yinchong Yang, Volker Tresp, Peter Fasching

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Zwei Papers zum Einsatz und Erweiterung der Forschungsplattform tranSMART zur Unterstützung der translationalen Forschung auf der eHealth Summit 2017 präsentiert

Für die im Projekt Klinische Datenintelligenz aufgegriffene Herausforderung, die Integration und miteinander verknüpfte Auswertung von molekularen/genomischen Analysedaten mit klinischen Daten zu unterstützen, wurde die aus i2b2 heraus entstandene und von der tranSMART Foundation weiter entwickelte Plattform tranSMART an der Medizinischen Fakultät der FAU Erlangen-Nürnberg etabliert, weiter entwickelt und sowohl für den Einsatz in der medizinischen

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KDI vertreten beim Smart Data Dialog: Von der Theorie in die wirtschaftliche Praxis

Die Veranstaltung fand im Smart Data Forum in Berlin statt. In der Sektion zu „Smart Data in der Gesundheit“ wurden die Projekte InnOPlan, KDI und SAHRA vorgestellt https://www.gi.de/smart-data-begleitforschung/smart-data-dialog-2017.html

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