ÜBER

Die Forschungsgruppe KI und ML für das Gesundheitswesen zielt darauf ab, auf maschinellem Lernen (ML) basierende Lösungen für klinische Unterstützungsanwendungen zu entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf Datenanalyse und Merkmalsextraktion, Vorhersage von Zeitreihen und Diagnoseunterstützung mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) liegt.

Die medizinische Infrastruktur wurde während des Ausbruchs der COVID-19-Pandemie stark beansprucht, vor allem weil das medizinische Personal mit der großen Zahl der erforderlichen Diagnosen überfordert war. Dies unterstreicht den Bedarf an effizienten ersten Triage-Methoden und effektiven Früherkennungs- und Diagnoseunterstützungssystemen, die das Krankenhauspersonal auf potenziell lebensbedrohliche Entwicklungen des Patientenzustands aufmerksam machen würden. Die Forschungsgruppe KI und ML für das Gesundheitswesen arbeitet daran, diese Bedürfnisse durch die Anwendung moderner Methoden des maschinellen Lernens und der Datenanalyse zu erfüllen, unterstützt durch eine High-Performance-Computing (HPC)-Infrastruktur.

FORSCHUNGSTHEMEN

• Entwicklung eines auf Deep Learning basierenden Surrogatmodells für eine virtuelle mechanistische Patientensimulation und Anwendung dieses Modells für die Frühdiagnose des akuten Atemnotsyndroms (ARDS),
• Aufbau von Pipelines für die Analyse, Verarbeitung und Visualisierung medizinischer Daten,
• HPC-beschleunigtes Re-Training von COVID-Net auf neu gewonnenen Röntgenbildern des Brustkorbs mit möglichen Anwendungen des Transfer-Lernens auf andere Erkrankungen der Lunge,
• Parallelisierte Hyperparameter-Optimierung für klinische maschinelle Lernmodelle.