Onkologie

Beteiligte Arbeitsgruppen

Projekte

• Vorhersage des Gesamtüberlebens und Therapieansprechens aus molekularen Daten bei Neuroblastomen: Neuroblastome sind bösartige Erkrankungen des sympathischen Nervensystems. Interessanterweise bildet sich der Tumor bei einer kleinen Gruppe von Patienten trotz fortgeschrittenem Stadium von alleine zurück. In diesem Projekt verwenden wir regularisierte Cox-Modelle und andere maschinelle Lernverfahren, um aus molekularen Daten Verlaufsvorhersagen für individuelle Patienten zu machen.
• Präoperative Risikobewertung von Sarkomen mit Methoden der künstlichen Intelligenz: In diesem Forschungsprojekt entwickeln wir gemeinsam mit der Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe der Universitätsmedizin Greifswald prädiktive Modelle zu Unterscheidung von Uterinen Sarkomen, um Ärzten KI-basierte Unterstützung bei Behandlungsentscheidungen anzubieten.
• Klassifikation von Lungentumoren mit Methoden der Massenspektrometrie: Die Klassifikation von Lungentumoren bei Patienten mit vorherigem Kopf-Hals-Tumor stellt den Pathologen vor ein schwieriges diagnostisches Problem: Handelt es sich um einen neu aufgetretenen primären Lungentumor oder eine Metastase des vorhergehenden Kopf-Hals-Tumors? Wir verwenden Entscheidungsbäume und Massenspektrometrie, um therapeutische Entscheidungen in dieser Situation zu unterstützen.