Risikoprädikation von kardiovaskulären Erkrankungen - Gemeinsame Workshop-Miniserie mit der DGBMT

Teil II des Workshops fand im Rahmen des Satellitenprogramms der GMDS-Jahrestagung am 20. Oktober statt

Foto (UMG): Jannis Hagenah, Universität Oxford

Im Rahmen des Workshops "Risikoprädiktion von kardiovaskulären Erkrankungen mittels signalbasierter Verfahren", welcher gemeinsam vom Fachausschuss Biosignale der DGBMT sowie der Arbeitsgruppe Medizinische Bild- und Signalverarbeitung der GMDS organisiert wurde, stellten internationale Forscher*innen ihre aktuellen Forschungsergebnisse in einer Online-Session vor.

Den Auftakt der Session machte Sandy Engelhardt (Universitätsklinikum Heidelberg) mit einem Vortrag zum Thema "CT and MRI-based risk prediction using isolated and federated deep learning" und wurde gefolgt von Jannis Hagenah (Universität Oxford), welcher in seinem Vortrag die kontinuerliche Adaption von Maschinellen Lernverfahren für die individualisierte Medizin adressierte. Raphael Brüngel (Fachhochschule Dortmund) präsentierte Ergebnisse seiner Promotionsarbeit in welcher Methoden des Maschinellen Lernens zur Erzeugung von Bildmaterial von diabetischen Fußwunden zum Einsatz kommen und Nagarajan Ganapathy (IIT Hyderabad) stellte ins einem Vortrag "Smart Platform to offer Evidence-based Personalized Support for Healthy and Independent Living at Private Spaces" Ergebnisse zur Gesundheitsüberwachung im privaten Umfeld vor.

Moderiert wurde die Session von Dr. Nicolai Spicher, Leiter der Arbeitsgruppe Biosignalverarbeitung am Institut für Medizinische Informatik sowie Dr. Karin Schiecke (Uniklinikum Jena).

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