Arbeitstagung Neurointensivmedizin 42. Jahrestagung der DGNI und DSG

Machine Learning mit Routinedaten der neurologischen Intensivstation zur klinischen Entscheidungsunterstützung

Prof. Dr. med.

Dr. rer. nat.

Moderne Medizin ist datengetrieben. Dabei stehen die einzelnen Ärzt*innen und Wissenschaftler*innen zunehmend einer Fülle von Informationen gegenüber, sodass die klassische klinische Herangehensweise an Ihre Grenzen stößt und Tools notwendig werden, dem Wert dieser Daten gerecht zu werden. Klinische Routinedaten wie Vitalparameter, Medikation, Labordaten, schriftliche Befunde sowie Bildrohdaten stellen dabei einen großen Datenschatz dar, um die klinische Versorgung von Patientinnen und Patienten zu verbessern sowie medizinisches Wissen aus diesen Routinedaten heraus zu generieren. In diesem Symposium sollen die Herausforderungen für beispielhafte Ansätze der Nutzbarmachung dieser Routinedaten im Fokus stehen. Redner aus dem klinischen und wissenschaftlichen Bereich der Neurologie, der Medizininformatik sowie der e-Health Industrie sind hierfür eingeladen um die Bandbreite der Herausforderungen und Nutzbarkeit dieser Daten für die Notfallmedizin und den Bereich Critical Care herauszuarbeiten.Ziel des Symposiums ist, dass alle Beteiligten Routinedaten und ihre Verwendung für a) Klinik und b) wissenschaftliche Fragen besser verstehen lernen und den Nutzen dieser herauszustellen.

Machine Learning mit Routinedaten der neurologischen Intensivstation zur klinischen Entscheidungsunterstützung

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