digital sunday – Symposien

Symposien beleuchten die wissenschaftliche Fragestellung der Digitalisierung, während Workshops und Referate die praktischen, rechtlichen und technischen Vorträge thematisieren.

 
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Nairobi 3&4 08:30 - 09:45 30.09.2018
Symposien DS01
Big Data-Analysen in der AMD-Forschung – Neue Erkenntnisse für ein besseres Patientenmanagement
In diesem Symposium werden verschiedene nationale und internationale Projekte vorgestellt, bei denen durch Auswertung großer multizentrisch erhobener Datensätze neue Erkenntnisse zur Entstehung (Genetik), zur Progression (Risikofaktoren), zur automatisierten Diagnostik (deep learning) und zur Beurteilung der "real-life" Therapiesituation bei der Altersabhängigen Makuladegeneration erhalten werden. Zudem werden Perspektiven aufgezeigt, wie diese Analysen die zukünftige Behandlung der Patienten zentral ändern und verbessern können.
Daniel Pauleikhoff (Münster)
Frank G. Holz, Klinikdirektor (Bonn)
Marius Ueffing (Tübingen)
Karsten Kortüm (München)
Maschinelles Lernen und Deep Learning sind derzeit in aller Munde. Es gab in den letzten Monaten einige herausragende Publikationen. Im Rahmen dieses Vortrags soll dargelegt werden, wie diese Techniken in Zukunft zur Optimierung der AMD-Patientenversorgung angewandt werden kann.
Daniel Barthelmes (Zürich)
Das Fight Retinal Blindness! Project ist ein internationales Forschungsprojekt das Behandlungsergebnisse von okulären Erkrankungen in der klinischen Praxis untersucht. Es ist bereits in einigen Ländern in Europas und Asiens implementiert. Am Beispiel der altersbedingten Makuladegeneration wird gezeigt, wie mit wenigen standardisiert erhobenen Informationen eine Vielzahl von Analysen möglich sind, und wie Registries Informationen aus Klinischen Studien ergänzen und vervollständigen können, um die Behandlung von Patientinnen und Patienten ständig zu verbessern.
Maximilian Treder (Münster)
Big Data-Analysen erlauben eine umfassende Bewertung von großen Datenmengen. Hierbei ist eine gute Strukturierung dieser Daten von entscheidender Bedeutung. Elektronische Patientenakten ermöglichen eine strukturierte Dokumentation und damit die Extraktion von Real-life Daten.