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Institut für Medizinische Biometrie
und Statistik (IMBI)

Knowledge Discovery and Synthesis

Der Bereich "Knowledge Discovery and Synthesis" beschäftigt sich mit Methoden zur Identifikation von potentiell komplexen Mustern in Daten und der Synthese von Information über mehrere Quellen hinweg. Das Spektrum reicht dabei von der Metaanalyse klinischer Studien bis zu Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere der künstlichen Intelligenz/des Deep Learnings, für die Integration von molekularen und klinischen Daten.

AG Machine Learning

Kiana Farhadyar

  • Machine Learning (insb. Deep Learning)
  • Verteilten Daten
  • Deep Generative Models

Maren Hackenberg

  • Machine Learning (insb. Deep Learning)
  • Neural Differential Equations
  • Generative Modelle

Dr. Moritz Hess

  • Machine Learning (insb. Deep Learning)
  • Feature Lernen in hochdimensionalen molekulardiagnostischen Daten

Dr. Göran Köber

  • Machine Learning (insb. Deep Learning)
  • Resilienz und Vulnerabilität
  • Alters-Perioden-Kohorten Analyse

Stefan Lenz

  • Algorithmen, mit Schwerpunkt Deep Learning
  • Softwareentwicklung und API design

Martin Treppner

  • Deep Generative Models
  • Design von single cell RNA-seq Experimenten

Dr. Daniela Zöller

  • Longitudinale Modellierung
  • Modellierung von klinischen Registerdaten
  • Modellierung von verteilten Daten

AG Meta-Analyse

Dr. Sara Balduzzi

  • Metaanalyse
  • Metaanalyse von diagnostischen Genauigkeitsstudien

Dr. Maria Petropoulou

  • Metaanalyse
  • Netzwerkmetaanalyse
  • Softwareentwicklung

Dr. Gerta Rücker

  • Metaanalyse
  • Netzwerkmetaanalyse
  • Metaanalyse von diagnostischen Genauigkeitsstudien

Dr. Guido Schwarzer

  • Metaanalyse
  • Softwareentwicklung

AG STRATOS

Edwin Kipruto

  • STRATOS

Shuo Wang

  • STRATOS

Alumni

Caroline Broichhagen

Federico Bonofiglio

Leiter

Prof. Dr. Harald Binder

  • Machine Learning (insb. Deep Learning)
  • Integration von molekularen und klinischen Daten