Biomedizinische Wissensgraphen spielen eine zentrale Rolle bei der Integration großer Datenmengen. Mit ihrer Hilfe lassen sich unstrukturierte Texte in ein strukturiertes, vergleichbares Format bringen. Als Ursache-Wirkungs-Modelle können Wissensgraphen potenziell die klinische Entscheidungsfindung erleichtern oder dazu beitragen, die Forschung in Richtung Präzisionsmedizin voranzutreiben. Daten- und Wissensmanagement, manchmal auch Informationsmanagement genannt, ist ein Kernthema von Data Science. Es ist auch ein interdisziplinäres Gebiet, das die Wirtschaftswissenschaften (wie effizient und teuer ist die Lösung?), die Psychologie (nutzen die Menschen diese Lösung in der beabsichtigten Weise?) und natürlich die Informatik tangiert. Unser Ziel ist der Aufbau einer nachhaltigen Dateninfrastruktur für biomedizinische Daten, personalisierte Medizin, Medikamentenneuverwendung, reproduzierbare KI und Wissensentdeckung.
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