K5 - Daten retten Leben: KI Modelle in der Gesundheit
- Event
- iCCC2024 - iCampµs Cottbus Conference
2024-05-14 - 2024-05-16
Cottbus - Band
- Vorträge
- Chapter
- Keynotes
- Author(s)
- R. Eils - Berlin Institute of Health at Charité (BIH), Berlin
- Pages
- 23 - 23
- DOI
- 10.5162/iCCC2024/K5
- ISBN
- 978-3-910600-00-3
- Price
- free
Abstract
In der primären Prävention ist die Risikostratifizierung entscheidend für die frühzeitige Identifizierung von Personen mit hohem Risiko. Neben etablierten klinischen Prädiktoren werden regelmäßig neue Biomarker für die klinische Anwendung hinzugezogen. Die Integration in die klinische Praxis erfordert jedoch nicht nur einen hohen zusätzlichen prognostischen Wert, sondern muss auch Aspekte der Praktikabilität und Finanzierbarkeit der Berechnung solcher Prädiktoren berücksichtigen. In meinem Vortrag werde ich über unsere laufenden Bemühungen berichten, maschinelles Lernen zur Integration von Daten aus der klinischen Versorgung, Gesundheitsakten und Forschungsdaten für die Risikostratifizierung von Erkrankungen einzusetzen. Ich werde das Potenzial solcher Datenintegrationsbemühungen für nahezu alle häufigen Erkrankungen einschließlich metabolischer, vaskulärer, respiratorischer, muskuloskelettaler und neurologischer Erkrankungen sowie Krebserkrankungen darstellen.