IN-SILICO-MODELLIERUNG UND INTEGRATION VON OFFENEN DATEN

Der Entwurf, die Entwicklung und die Bewertung von Algorithmen, Methoden und Werkzeugen helfen, die zugrunde liegenden Prinzipien von Krankheiten, insbesondere Krebs, zu verstehen. Einer der Schlüssel zum Verständnis der Krebskonzepte liegt in einer integrativen Übersetzung und multidimensionalen Verknüpfung offener Datensätze. KI-/Maschinenlernansätze für die biomedizinische Analyse und Simulation umfassen verschiedene Techniken wie Validierung, Klassifizierung, Inferenz, Vorhersage und Modellierung. Bestehende, gut gepflegte Datenbanken liefern, integrieren und annotieren Informationen über verschiedene Krankheiten und werden zunehmend zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet, die wiederum biomedizinische Experimente informieren und anleiten sollen.

KONTAKT
Andreas Holzinger
Medizinische Universität Graz
andreas.holzinger@medunigraz.at