Beispiele

Beispiele für aktuelle Forschungsarbeiten in der Gruppe "AI & Data Science"

Alzheimer Früh­erkennung

Retrospektiv validiertes KI-Modell ermöglicht Früherkennung der Alzheimer-Krankheit 6 Jahre im Voraus
 

 

Molekulare Subtypen

 

Innovativer KI-Ansatz ermöglicht die Identifizierung prognostisch relevanter molekularer Krebs-Subtypen auf der Grundlage von Multiomik-Daten

Wirkstoff-Targets


KI-Ansatz ermöglicht effizientere Identifizierung neuer Zielstrukturen für Medikamente
 
 

Synthetische Daten

 

Innovativer KI-Ansatz ermöglicht die Generierung realistischer synthetischer Patiententrajektorien
 

Mechanismus-basierte Patientenstratifikation

KI erlaubt Stratifikation von Alzheimer- und Parkinsonpatienten anhand molekularer Krankheitsmechanismen – ein Schritt in Richtung Präzisionsmedizin in der Neurologie

 

Progressions-Subtypen

 

Ein neu entwickelter KI-Ansatz ermöglicht das Clustering von multivariaten, longitudinalen Patiententrajektorien und die Identifikation von Progressions-Subtypen bei der Alzheimer- und Parkinsonkrankheit

 

Erklärbare KI

 

Ein erklärbarer / interpretierbarer KI-Ansatz erlaubt die Vorhersage von Komorbiditätsrisiken von Epileptikern auf individueller Ebene auf Basis klinischer Routinedaten. Wir haben im Rahmen des Fraunhofer-Zentrums für Maschinelles Lernen einen Demonstrator entwickelt.

 

 

Vorhersage: Ansprechen auf ein Medikament

Richtung Realisierung der Vision der Präzisionsmedizin: KI erlaubt die Vorhersage des Therapieansprechens auf ein Antiepileptikum