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Medical Data Science

Dozent:    Prof. Dr. Harald Binder
Beginn:  Mittwoch, 14.10.2026
Ende:Mittwoch, 03.02.2027
Uhrzeit:10:15 - 11:30 Uhr s.t.
Ort:Hörsaal IMBI
Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (1. OG, Stefan-Meier-Straße 26)
VLVZ:07LE23S-Sem-8-Bi
Vorbesprechung:


 

22.07.2026
Uhrzeit: 13:30 - 15:30 Uhr
Ort: Hörsaal, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Stefan-Meier-Str. 26

Vorherige Anmeldung per E-Mail (bemb.imbi.sek@list.uniklinik-freiburg.de) ist erwünscht.

Inhalt:

Zur Beantwortung komplexer biomedizinischer Fragestellungen aus großen Datenmengen ist oft ein breites Spektrum an Analysewerkzeugen notwendig, z.B. Deep Learning- oder allgemeiner Machine Learning-Techniken, was häufig unter dem Begriff "Medical Data Science" zusammengefasst wird. Statistische Ansätze spielen eine  wesentliche Rolle als Basis dafür. Eine Auswahl von Ansätzen soll in den Seminarvorträgen vorgestellt werden, die sich an kürzlich erschienenen Originalarbeiten orientieren. Die genaue thematische Ausrichtung wird noch festgelegt. Zu Beginn des Seminars werden ein oder zwei Übersichtsvorträge stehen, die als vertiefende Einführung in die Thematik dienen.

TerminVortragende(r)Thema / Artikel
21.10.2026Jakob KailerFraser-Taliente et al. (2026). Natural language autoencoders
produce unsupervised explanations of LLM activations. transformer-circuits.pub/2026/nla/index.html
28.10.2026Joachim NguyenRomanou et al. (2026). Brittlebench: Quantifying LLM
robustness via prompt sensitivity. arxiv.org/abs/2603.13285
04.11.2026Roana MalschGloaguen et al. (2026). Evaluating AGENTS.md:
Are repository-level context files helpful for coding agents? arxiv.org/abs/2602.11988
11.11.2026Simon ReiserRabanser et al. (2026). Towards a science of AI agent reliability.
arxiv.org/pdf/2602.16666
18.11.2026Tede UtznyHans and Bilinois (2026). Coding-agents can replicate scientific
machine learning papers. arxiv.org/pdf/2607.02134
25.11.2026
(start at 10:00)
Sarah Wolff,
Janis Elenschleger
Gottweis et al. (2026). Accelerating scientific discovery with Co-
Scientist. www.nature.com/articles/s41586-026-10644-y
02.12.2026Jingxian LeiFa et al. (2026). BioAgent bench: An AI agent evaluation suite
for bioinformatics. arxiv.org/pdf/2601.21800
09.12.2026Qianyao ZhengAlber et al. (2026). CellVoyager: AI CompBio agent generates
new insights by autonomously analyzing biological data. www.nature.com/articles/s41592-026-03029-6
13.01.2027
(start at 10:00)
Yaxuan Jiang,
Yu-hsuan Tung
Aygün et al. (2026). An AI system to help scientists write
expert-level empirical software. www.nature.com/articles/s41586-026-10658-6
20.01.2027Paula DinsePapamarkou et al. (2026). Bayesian control for coding agents. arxiv.org/abs/2606.24453
03.02.2027Pei-Chun ShihTang et al. (2026). CellForge: Agentic design of virtual cell
models. arxiv.org/pdf/2508.02276
11.02.2027Yujia LiuBrunn et al. (2026). Coding agents author interpretable singlecell
embedding models from the literature. www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.07.737048v1.abstract

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