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Institut für Klinische Biometrie

Statistische Modellierung zur Beschreibung, Vorhersage und Erklärung

Hintergrund

Klinische Biometrie ist die Methodik empirischer medizinischer Forschung. Medizinische Daten können mit statistischen Methoden modelliert werden, um Beziehungen zwischen Eigenschaften von Personen sowie deren Behandlung und medizinischen Endpunkten konzis zu beschreiben, um medizinische Endpunkte aufgrund von Charakteristika von Patient:innen vorherzusagen, oder um kausale Effekte von Interventionen auf solche Endpunkte zu quantifizieren. Somit tragen statistische Modelle wesentlich zur Schaffung von wissenschaftlicher Evidenz in der Medizin bei.

Anwendungsbereich

In Kooperationen mit Forschungsgruppen an den Universitätskliniken und dem Zentrum für Public Health wenden wir biometrische Methoden auf medizinische Daten an, wobei wir unsere Expertise in einzelnen Beratungen, mittelfristigen projektbasierten Kooperationen und langfristigen gemeinsamen Forschungsprojekten in die empirische Forschung einbringen.

Forschungsschwerpunkte

Unsere methodischen Forschungsschwerpunkte liegen in statistischer Modellbildung, in der Entwicklung und Validierung von Vorhersagemodellen, in Methoden zur kausaler Inferenz bei nichtrandomisierten Beobachtungsstudien sowie in der Modellierung von nur teilweise beobachtbaren Lebensdauerdaten. In diesen Bereichen wenden wir biometrische Methoden an und entwickeln diese weiter. Zur Anwendung unserer methodischen Entwicklungen stellen wir auch Software frei zur Verfügung. Unser Institut ist international stark vernetzt.

Weitere Informationen

Das Institut wurde im Jahr 1991 an der Medizinischen Fakultät der Universität Wien als Abteilung des Instituts für Medizinische Computerwissenschaften durch Prof. Michael Schemper gegründet. Seit 2015 ist Georg Heinze Leiter des Instituts. Die Mitglieder des Instituts engagieren sich auch in der Lehre der Biostatistik in den Studien der Medizinischen Universität, sowie in den PhD-Programmen Medical Informatics, Biostatistics and Complex Systems, Public Health und Epidemiology.