DataMedAssist - Innovative Data-Science Methoden für die Systemmedizin: Assistenz bei der Analyse multizellulärer Gewebeorganisation
Drittmittelprojekt

Prof. Dr. Anja Voß-Böhme

Prof. Dr.-Ing. habil. Hans-Joachim Böhme
Dr. rer. nat. Steffen Lange
M.Sc. Denis Hünniger
M.Sc. Sebastian Rühle
B.Eng. Philipp Roßbach
Florian Franke

Das Projekt DataMedAssist qualifiziert MINT-Absolventen aus den Gebieten Data Science, Mathematik, Informatik und Systembiologie fachübergreifend für die Modellierung, Implementierung und Simulation komplexer Systeme, für die kompetente Modellauswahl und datengetriebene Kalibrierung sowie die Entwicklung, Anwendung und Bewertung von Methoden der künstlichen Intelligenz im Kontext systemmedizinischer Fragestellungen. Neben der Analyse und Vorhersage der multizellulären Organisation gesunder Gewebe auf der Basis von reproduzier- und erweiterbaren, quellenoffenen und modularen Simulationssystemen stehen Methoden zur modellbasierten und softwaregestützten Untersuchung der Initiierung und Progression entarteter Gewebestrukturen (Tumoren) im Zentrum der Qualifikations- und Forschungsarbeit. Zudem werden innovative Verfahren des maschinellen und statistischen Lernens entwickelt, getestet und angewendet um die Modellparameter zuverlässig zu schätzen sowie die Anpassung an die biologischen Daten zu evaluieren und zu optimieren. Durch Vernetzung der verschiedenen, zur intensiveren Nutzung von Data-Science- und
IuK-Technologien in der biomedizinischen Forschung notwendigen Kompetenzen anhand exemplarischer, hochaktueller Projekte, die wissenschaftliche Arbeit an zur Promotion geeigneten Themen, durch begleitendes Training in den Bereichen Projektmanagement und sozialen Kompetenzen sowie erste Erfahrungen mit eigener Lehrtätigkeit qualifizieren sich die Wissenschaftler.


ESF

01.01.2020 bis 31.12.2022