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Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen ist ein Pionier bei der Erfassung reichhaltiger Informationen in Bildern, Videos und Texten. Es ist auch ein außergewöhnlich gutes Beispiel dafür, wie die Analyse von große Mengen von Informationen hilft unser täglichen Leben zu verbessern, indem z.B. medizinischen Normen aus diesen Daten abgeleitet werden und damit bestimmte Behandlungen und Diagnose erst möglich machen.

 

Neue Entwicklungen und ständige Fortschritte im Bereich der Medizintechnik sorgen für immer umfassendere Möglichkeiten der medizinischen Datenerfassung. Dies führt dazu, dass diese Geräte mehr Bilder (durch z.B. CT oder MRT-Scanner) und "neuen" sogenannten Omics-Daten (z.B. Genomik und Proteomik) produzieren, als Ärzte überhaupt in der Lage sind zu analysieren bzw. Krankenhäuser in der Lage sind zu speichern.

Die zunehmende Bedeutung der algorithmen-unterstützten Diagnose und Behandlung bietet die perfekte Gelegenheit, um Bilder und Omics Daten mit präskriptiven Analytics zu integrieren. Dies ermöglicht eine neue Generation von medizinischen Entscheidungsunterstützungssysteme, Echtzeit-Patientenüberwachungssysteme, und Diagnose-Tools die insgesamt bessere und individuellere Behandlungen ermöglichen. Der Schlüssel zu diesen Innovationen wird die Entdeckung von Zusammenhängen und ein besseres Verständnis von Mustern in den verfügbaren sehr großen Sammlungen von medizinischen Daten sein. Dies bietet das Potenzial einer verbesserten Patientenbehandlung und könnte sogar zu Einsparungen für Gesundheitsdienstleister führen.

In this project, we will develop new strategies and algorithms to make this vision become reality. Our aim is to design new integrated analysis methods for existing big data sets and the upcoming datanami in healthcare, which will enable the detection of diseases at very early stages when they can be treated more easily and effectively.