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Projektdaten



Verbundprojekt: Künstliche Intelligenz für Diagnostik und Therapie (LPI-BT3) - Teilvorhaben: Maschinelle Lernmethoden für translationale und klinische Fragestellungen


Hochschule
Universitätsklinikum Jena
Fakultät/Einrichtung
Medizinische Fakultät
Förderkategorie
Bund
Zeitraum
2021 - 2026
Drittmittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Bewilligungssumme, Auftragssumme
1.647.780,00 €

Abstract:

Das Teilvorhaben Basistechnologien 3 (BT3) des UKJ macht aktuelle Methoden der Datenwissenschaften Forschern und Nutzern des LPI zugänglich. Dabei werden von der Datenvorbehandlung über die Datenauswertung bis zur Datenfusion alle nötigen Aspekte abgedeckt und dem Nutzer des LPI als Basistechnologien für die diagnostische und therapeutische LPI-Service-Pipeline zur Verfügung gestellt. KNIFE-UKJ umfasst Themen, die von regulatorisch-ethischen Aspekten, über die Integration und den Umgang mit klinischen Forschungsdaten, der adäquaten Integration des Biobankings bis hin zu systemmedizinisch/bioinformatischen Netzwerkmodellierungen reichen. In allen Fällen ist die Versuchs- und Studienplanung, inklusive des Designs, der Ausgangspunkt, welcher von der jeweiligen Fragestellung abhängt. Eine möglichst genaue evidenzbasierte Abschätzung des potentiellen Nutzens und der Risiken ist notwendig, da die zu ziehenden statistischen und klinischen Schlussfolgerungen u. U. weitreichendere Konsequenzen haben – bis hin zu schweren unerwünschten Nebenwirkungen für Patientinnen und Patienten. Das TV UKJ bringt hierbei etablierte, innovative und in der Entwicklung befindliche Designs (z.B. „Bayesian adaptive designs“) ein. Zudem werden die in BT3 implementierten Methodenpipelines bezüglich ihrer regulatorisch geforderten Implementierung, ihrer Performance und bzgl. ethischer und legaler Aspekte evaluiert. Diese Auswerteverfahren werden zusätzlich mit Interpretationsverfahren kombiniert, um zu einem integrierten klinischen und molekularen Verständnis beizutragen. Alle beteiligten Partner bringen ihre Expertise ein, um photonische Daten für die Infektionsforschung und Diagnostik nutzbar zu machen und dem Nutzer im LPI die erforschten Methoden als Basistechnologien für die diagnostische und therapeutische LPI-Service-Pipeline bereitzustellen.
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