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Die Arbeitsgruppe unterstützt forschende Mediziner*innen bei statistischen Planung zu neuen Projekten und der Auswertung und Analyse von klinischen Routinedaten in Form von Kooperationen.

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Mit dem Fortschreiten der technischen Entwicklung stehen der Medizin immer umfangreiche Datensätze zu Verfügung. Neben geplanten klinischen Studien werden zunehmend Vital-Parameter von Patienten auf den jeweiligen Stationen erfasst: klinische Routinedaten. Klinische Routinedaten zeichnen sich zum einen durch ihre Menge pro Patient sowie durch ihre Heterogenität aus. Häufig werden die Daten longitudinal mit sehr unterschiedlichen Zeitabständen erfasst. Neben dem Monitoring von Erkrankungen erlauben klinische Routinedaten auch die Optimierung von Prozessen in der Klinik. Dies kann im Rahmen einer besseren Versorgung einzelner Patienten aber auch in möglichen Einsparungen von Ressourcen nötig sein. Um die Auswertungs-Ergebnisse im klinischen Alltag und in der Grundlagenforschung nutzen zu können, ist eine valide und qualitativ hochwertige Auswertung dieser klinische Routinedaten notwendig.

Leitung: Kerstin Rubarth

AG Mitarbeiterinnen:  Jochen Kruppa, Sophie Piper, Anne Pohrt, Uwe Schöneberg, Miriam Sieg, Janine Wiebach

Methodische Schwerpunkte:

  • Longitudinale Daten
  • Maschinelle Lernverfahren zur Klassifikation von Patienten
  • Neuronale Netzwerke zur Mustererkennung
  • Analyse von Hochdurchsatzdaten (u.a. Microarray, NGS und Expressionsdaten)
  • Metagenomics und Genomanalyse