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Konzept Social Cohession in Medical Imaging SCMI

  • Projektverantwortlicher:
    Prof. Dr.-Ing. Thomas P. Zahn
  • Förderprogramm:
    "KI in der Medizin"
  • Auftraggeber:
    BUA - Berlin University Allianz
  • Laufzeit:
    01.01.2020 bis 30.06.2020
  • Projektpartner:
    Charité - Universitätsmedizin Berlin; Freie Universität Berlin; Technische Universität Berlin; Humboldt-Universität zu Berlin; Harvard Medical School, Boston; Zuse Institute Berlin (ZIB); Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung; Robert Koch-Institut

fib Infografik
Social Cohesion

In der aktuell geförderten Konzeptphase dieses Projektes will ein multidisziplinäres, internationales Team von 17 Professor*innen aus neun renommierten Forschungseinrichtungen ein Konzept erstellen, wie aus den in der Health Data-Plattform der Charité vorhandenen "Medical Image"-Daten zur radiologischen, Computer Tomographie (CT) und Magnetic Resonance Imaging-Diagnostik (MRI) mit KI-Methoden Informationen gewonnen werden können, die es ermöglichen, statistisch valide Rückschlüsse auf die sozial bedingten Unterschiede bei der Anwendung von bildgebenden Verfahren in der klinischen Diagnostik zu ziehen.

Im Rahmen des Kick-off wurden die verfügbaren Daten vorgestellt, die Best Practice-Erfahrungen des Data Science Departments der Harvard Medical School vorgestellt und Optionen zur Datenaufbereitung, Validierung und Anreicherung sowie zur Anwendung verschiedener statistischer und Machine Learning-Verfahren diskutiert. Prof. Dr.-Ing. Thomas P. Zahn wurde hier als KI Health-Experte einbezogen. Ziel ist es, im 1. Halbjahr 2020 in zwei weiteren Workshops und Calls ein tragfähiges Konzept für eine Förderphase in 2021/2022 zu erarbeiten.