Forschungsthemen am Zentrum für Medical Data Science

Die sechs Institute des Zentrums für Medical Data Science erschließen quantitative und methodische Forschungsbereiche in Medizin und Life Sciences.

Forschung am Institut für

• Artificial Intelligence ist auf die Entwicklung intelligenter Anwendungssysteme in der Medizin unter Nutzung von Methoden der Artificial Intelligence und Verfahren der computer-basierten Entscheidungsunterstützung, sowie auf die Erweiterung des Methodenspektrums der Artificial Intelligence fokussiert. Die Schwerpunkte liegen in den Bereichen Machine Learning, Entscheidungsunterstützung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensbasierte Systeme.
  
  
• Klinische Biometrie umfasst methodische Forschung in den Bereichen statistische Modellierung, Vorhersage, kausale Inferenz, Überlebensanalyse, und Analyse hochdimensionaler (Omics-) Daten. Das Institut wendet im Rahmen klinischer Kooperationen biostatistische Methoden an und entwickelt innovative Methodik für biostatistische Anwendungen.
  
  
• Medizinische Statistik entwickelt statistische Methoden für innovative Studiendesigns, wie adaptive Designs, multiple Hypothesentests, und regulatorische Statistik. Weitere Forschungsgebiete sind hochdimensionale Datenanalyse, Modellselektion und epidemiologische Studien. Das Institut kooperiert bei Design und Analyse von klinischen Studien in einer großen Zahl an kollaborativen Projekten mit medizinischen Partnern.
  
  
• Medizinisches Informationsmanagement konzentriert sich auf die Dokumentation, Kommunikation und Auswertung medizinischer Information sowie die visuelle Datenanalyse und Bildverarbeitung in der Medizin. Eine zentrale Rolle nimmt dabei die Verarbeitung patientenzentrierter, einrichtungsübergreifender Dokumentationen und die daraus resultierenden Herausforderungen ein. Aktuelle Forschungsbereiche des Instituts sind: Standardisierung elektronischer Gesundheitsakten, Auswertung medizinischer Dokumentationen, Reuse medizinischer Dokumentationen, und visuelle Datenanalyse und Bildverarbeitung in der Medizin.
  
  
• Outcomes Research beschäftigt sich mit methodischer Forschung in den Bereichen PatientInnen-selbstberichtete Outcomes, komplexe Indices, Mixed Methods, Bewegungs- und Aktivitätsanalysen, sowie mit Outcomes in der Versorgungsforschung, der PatientInnen-zentrierten Gesundheitsversorgung und den assistiven Technologien. Datenerhebungen werden mittels innovativer technischer Produkte wie z. B. Sensoren und E-Health-Lösungen optimiert. Außerdem werden qualitative Forschungsmethoden entwickelt und angewandt. 
  
  
• Wissenschaft Komplexer Systeme befasst sich mit quantitativer komplexer Systemforschung. Die Forschungsthemen umfassen Komplexe lebende Materie (künstliche Zelle, Genomik, biologische Zeitreihen), Komplexe soziale Systeme (Maßzahlen der Gesellschaft, Finanzmärkte, Effizienz und Bürokratie), und Physik komplexer Systeme (Statistische Mechanik, Netzwerktheorie, Systemisches Risiko, Physik der Evolution).

Für detaillierte Informationen besuchen Sie bitte die Website des jeweiligen Instituts über die oben bereitgestellten Links.

Darüber hinaus gibt es zwei institutsübergreifende Forschungsschwerpunkte:

Data Science für personalisierte Medizin

Personalisierte Medizin zielt hauptsächlich darauf ab, genetische oder andere biomolekulare Informationen eines Patienten in individuelle diagnostische oder therapeutische Entscheidungen umzusetzen, die speziell auf den Organismus dieses Patienten abgestimmt oder optimiert sind.

Data Science vereint Fächer wie Statistik, Mathematik oder Computerwissenschaften für fortgeschrittene Datenanalyse und -modellierung, um die Ziele der personalisierten Medizin zu unterstützen.

Für weitere Informationen besuchen Sie bitte cemsiis.meduniwien.ac.at/ds4pm/.
 

Wiederverwendung von Gesundheitsdaten für medizinische Forschung

„Data are too expensive to waste“
(Frank Harrell Jr., 2001)

Unter „Wiederverwendung“ verstehen wir die Nutzung von Daten für andere Zwecke als ursprünglich vorgesehen. Wir beschränken diese Definition auf Humandaten, die im klinischen oder Patientenbehandlungskontext erhoben wurden, und ihre Verwendung für medizinische Forschungszwecke.

Weitere Informationen finden Sie unter cemsiis.meduniwien.ac.at/re-use/.