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DiagnosTech Lecture: Mit Machine Learning theranostische Marker identifizieren

Bei der kommenden DiagnosTech Lecture referiert Prof. Dr. Rainer König vom Zentrum für Sepsis und Sepsisfolgen des Universitätsklinikums Jena über neue bioinformatische Ansätze, um theranostische Marker in Daten von klinischen Beobachtungsstudien zu finden.

In seinem Vortrag wird der Systembiologe zunächst erläutern, was überhaupt genau unter theranostischen Markern und Maschinenlernenmethoden zu verstehen ist und aufzeigen, wie mit den neuen Methoden klinische Beobachtungsstudien analysiert werden können, um derartige Marker zu identifizieren

Das Ziel der Forscher ist es, Merkmale in den Patientendaten zu finden, um bestehende Therapieoptionen gezielter auf bestimmte Patientengruppen anzupassen. Am Beispiel eines  Datensatzes des CAPNETZ-Lungenentzündungsnetzwerkes wird erläutert, welche zentrale Rolle die Analyse der Daten zukünftig spielen könnte.

Im methodischen Teil des Vortrags wird Rainer König eine Einführung in das maschinelle Lernen und die notwendigen Anpassungen geben, die den Forschern das Aufspüren der theranostische Marker ermöglichen. Wie dies konkret den klinischen Alltag beeinflussen kann, wird schließlich an einer Behandlungsempfehlung bei ambulant erworbener Pneumonie aufgezeigt.

Anmeldung per Mail an christin.weber@infectognostics.de