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GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

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Methoden der Biomedizinischen Informatik und Biostatistik für die Biomarkerfindung in der personalisierten Medizin - Herausforderungen beim Aufbau der IT-Struktur und bei statistischen Lernverfahren

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  • Benjamin Löhnhardt - Universitätsmedizin Göttingen, Göttingen, DE
  • Ulrich Sax - Universitätsmedizin Göttingen, Göttingen, DE
  • Tim Beißbarth - Universitätsmedizin Göttingen, Göttingen, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.346

doi: 10.3205/13gmds279, urn:nbn:de:0183-13gmds2797

Published: August 27, 2013

© 2013 Löhnhardt et al.
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In einem fachdisziplinübergreifenden Workshop (Medizinische Informatik, Bioinformatik und Biostatistik) sollen Methoden in den frühen Findungsphasen von Biomarkern in der personalisierten Medizin diskutiert werden. Hierbei wird insbesondere die Thematik der Verwendung von Genexpressions und Next-Generation-Sequencing (NGS) zur molekularen Diagnose betrachtet: Vom Biomaterial über die Sequenzierung zur (statistischen) Datenauswertung. In den einzelnen Schritten werden die zu verarbeitenden Daten mit dem Fokus auf Datenformate, Datenstandards, Integration, Qualitätssicherung sowie Metadaten dargestellt und Lösungen für das Datenmanagement sowie IT-Forschungsinfrastrukturen zur Speicherung und Verarbeitung der Daten diskutiert. Zuvor werden statistische Lernverfahren vorgestellt, mit welchen auf hochdimensionalen Daten Biomarkersignaturen selektiert und Klassifikatoren trainiert werden.

Im Einzelnen werden folgende Themen vorgestellt und diskutiert:

zum Thema "Maschinelles Lernen":

  • Biomarker selection in profiles of varying dimensionality
    Hans Kestler (Research Group Bioinformatics and Systems Biology, Ulm University, Ulm)
  • Praktische Probleme bei der Entwicklung von Vorhersageregeln auf Basis hochdimensionaler molekularer Daten
    Harald Binder (Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Mainz)

zum Thema "Forschungsinfrastruktur und Daten":

  • Forschungsinfrastruktur, ETL und Data Warehouse
    Thomas Ganslandt (Universitätsklinikum Erlangen, Erlangen)
  • Forschungsdaten- und Probanden-Management in LIFE
    Ronald Speer (LIFE - Leipziger Forschungszentrum für Zivilisationserkrankungen, Leipzig)