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Epidemiologie

Epidemiologische Forschung ist ein Schwerpunkt der Universitätsmedizin Greifswald, die mit der „Study of Health in Pomerania“ seit über 20 Jahren eine umfangreiche epidemiologische Kohortenstudie mit vielen Tausend Studienteilnehmern betreibt. Wir setzen Methoden der künstlichen Intelligenz ein, um diesen Datenschatz zu heben und komplexe Assoziationen zwischen molekularen, klinischen, sozialen und verhaltensbedingten Faktoren und Erkrankungsrisiken zu untersuchen.

Beteiligte Arbeitsgruppen

Prof. Dr. Lars Kaderali

Institut für Bioinformatik
Universitätsmedizin Greifswald
AG Kaderali

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Prof. Dr. Stefan Simm

Institut für Bioinformatik
Universitätsmedizin Greifswald
AG Simm

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Prof. Dr. Mario Stanke

Institut für Mathematik und Informatik
Universität Greifswald
AG Stanke

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Projekte:

    • Untersuchung von Risikofaktoren der nichtalkoholischen Fettleber mit Methoden der künstlichen Intelligenz: Wir verwenden Deep Learning und Bayes’sche Netze um Risikofaktoren für Fettlebererkrankungen zu identifizieren und prädiktive Signaturen für die Krankheitsdiagnostik zu entwickeln.

 

    • Genetischer Faktoren bei Schilddrüsenerkrankungen: In diesem Projekt nutzen wir Daten der SHIP-Studie, um genetische Faktoren und deren Interaktionen für Schilddrüsen Über- und Unterfunktion zu identifizieren.

 

    • Vorhersage der All-Cause-Mortalität: Dieses explorative Forschungsprojekt verwendet Daten der SHIP-Studie, um zu untersuchen, inwiefern mit tiefen neuronalen Netzen individuelle Vorhersagen zur risikoadaptierten Lebenserwartung möglich sind, und ob gezielte Interventionen vorgeschlagen werden können, die Erkrankungsrisiken verringern. Hierzu werden Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz entwickelt und verwendet.

     

    • Vorhersage von kardiovaskulären Endpunkten mit klinischen und Routinedaten, um Risikopatienten frühzeitig zu identifizieren

Kontakt
Prof. Dr. Lars Kaderali
e-mail: lars.kaderali@med.uni-greifswald.de