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forschung:medtech [2022/06/28 15:36] kruschewsky [Abschlussarbeiten] |
forschung:medtech [2024/01/31 19:32] kruschewsky [Team] |
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| ~~NOCACHE~~ | ~~NOCACHE~~ | ||
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| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:stollenwerk]] | Gruppenleiter | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:buglowski]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:kruschewsky]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:lamberti]] | [[forschung:medtech#smartlungcontrol|SmartLungControl]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:oprea]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:pfannschmidt]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | + | |
| - | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:wiartalla]] | [[forschung:medtech#automock|AutoMock]] | | + | |
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| ===== Forschung ===== | ===== Forschung ===== | ||
| Bei unserer Forschung im Feld der Medizintechnik fokussieren wir uns auf die interdisziplinäre Schnittstelle von Intensivmedizin, Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Regelungstechnik und eingebetteter Software. Hierbei sind wir besonders an datenbasierter Früherkennung von Krankheitsbildern und Gerätestörungen, sowie modellbasierter Regelung von Organunterstützenden Systemen interessiert. | Bei unserer Forschung im Feld der Medizintechnik fokussieren wir uns auf die interdisziplinäre Schnittstelle von Intensivmedizin, Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Regelungstechnik und eingebetteter Software. Hierbei sind wir besonders an datenbasierter Früherkennung von Krankheitsbildern und Gerätestörungen, sowie modellbasierter Regelung von Organunterstützenden Systemen interessiert. | ||
| - | {{:forschung:medtechsynergien_cut.png?550|}} | + | |
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| ===== Projekte ===== | ===== Projekte ===== | ||
| ==== SMITH ==== | ==== SMITH ==== | ||
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| Mit Hilfe zweier klinischer Anwendungsfälle soll die dem Hauptziel zugrunde liegende Vorgehensweise belegt werden.\\ | Mit Hilfe zweier klinischer Anwendungsfälle soll die dem Hauptziel zugrunde liegende Vorgehensweise belegt werden.\\ | ||
| - | Im Use-Case ASIC (Algorithmic Surveillance of ICU Patients) werden die auf Intensivstationen anfallenden Daten kontinuierlich ausgewertet, um den Zustand der Patientinnen und Patienten automatisiert zu überwachen, um ein schnelles therapeutisches Eingreifen zu ermöglichen. Hierbei wird sich vor allem auf die Krankheit "Acute Respiratory Distress Syndrom" (ARDS) - also akutes Lungenversagen - fokussiert. Dieses weist eine sehr hohe Mortalität auf, was vor allem auf die oftmals zu späte Erkennung der Krankheit zurückzuführen ist. Mit Hilfe der automatisierten Überwachung soll ein frühzeitiger Befund ermöglicht und folglich die Patientenbehandlung verbesser werden. | + | Im Use-Case ASIC (Algorithmic Surveillance of ICU Patients) werden die auf Intensivstationen anfallenden Daten kontinuierlich ausgewertet, um den Zustand der Patientinnen und Patienten automatisiert zu überwachen, um ein schnelles therapeutisches Eingreifen zu ermöglichen. Hierbei wird sich vor allem auf die Krankheit "Acute Respiratory Distress Syndrom" (ARDS) - also akutes Lungenversagen - fokussiert. Dieses weist eine sehr hohe Mortalität auf, was vor allem auf die oftmals zu späte Erkennung der Krankheit zurückzuführen ist. Mit Hilfe der automatisierten Überwachung soll ein frühzeitiger Befund ermöglicht und folglich die Patientenbehandlung verbessert werden. |
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| Die Arbeiten am Informatik 11 finden im Rahmen des Use-Cases ASIC statt. Auf dieser Basis forschen wir vor allem an der Datenplausibilität und der Klassifikation von ARDS in Sekundärdaten. | Die Arbeiten am Informatik 11 finden im Rahmen des Use-Cases ASIC statt. Auf dieser Basis forschen wir vor allem an der Datenplausibilität und der Klassifikation von ARDS in Sekundärdaten. | ||
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| + | [[:forschung:projekte:smith|Weitere Informationen finden Sie hier.]] | ||
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| Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:lamberti]] | Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:lamberti]] | ||
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| + | ==== Explainable AI ==== | ||
| + | Im Kontext vom SMITH Projekt, sowie dem im nächsten Jahr beginnenden Projekt "Aix-Neo-Guard" beschäftigen wir uns außerdem mit dem Thema der erklärbaren und interpretierbaren künstlichen Intelligenz, bzw. dem erklärbaren und interpretierbaren Machine Learning. Hierbei werden alle Aspekte des Data-Processings in Betracht genommen: Eine übersichtliche und gute visuelle Darstellung der vorhandenen Daten um Medizinern das Arbeiten mit den Daten zu erleichtern; Frameworks, die bestehende Machine Learning Verfahren um eine Auswahl von Erklärbarkeits und Interpretierbarkeits erweitern können; Von Grund auf für Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit entwickelte Machine Learning Verfahren; Erweiterte Auswertungsverfahren für Machine Learning, die über einzelne Werte hinaus die Fähigkeiten und Schwächen der Verfahren darlegen. | ||
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| + | Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]], [[:lehrstuhl:mitarbeiter:kruschewsky]], [[:lehrstuhl:mitarbeiter:oprea]] | ||
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| + | | **Mitglied** | **Position / Projekt** | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:stollenwerk]] | Gruppenleiter | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:goldermann]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:kruschewsky]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:oprea]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:pfannschmidt]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | ||
| + | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:wiartalla]] | [[forschung:medtech#automock|SmartLungControl]] | | ||
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