Unsere Mission: Bessere Therapien für die richtigen Patientinnen und Patienten
Die Forschungsarbeiten der Gruppe »AI & Data Science« konzentrieren sich auf die Entwicklung und Anwendung von KI-/ML-Algorithmen entlang einer biomedizinischen Wertschöpfungskette. Diese Ausrichtung entspricht in weiten Teilen den Anforderungen der Pharma- und Biotechnologiebranche sowie des öffentlichen Gesundheitswesens:
- Target-Priorisierung (bessere Zielstrukturen):
- Rationale Auswahl molekularer Zielstrukturen für zukünftige Therapien.
- Präzisionsmedizin (das richtige Medikament für die richtige Patientin oder den richtigen Patienten):
- Vorhersage von Krankheitsrisiken, molekularen Subtypen, Krankheitsverläufen oder Therapieansprechen auf individueller Ebene.
- Klinische Studien (bessere Studien):
- Simulation (kontrafaktischer) synthetischer Krankheitsverläufe.
- Schätzung von Interventionseffekten auf Basis von Realwelt-Daten.
- Simulation (kontrafaktischer) synthetischer Krankheitsverläufe.
Um den hochkomplexen Fragestellungen unserer Anwendungsfelder gerecht zu werden, ist ein breites Spektrum an KI-/ML-Methoden erforderlich – von modernen neuronalen Netzwerkarchitekturen bis hin zu klassischen Verfahren des maschinellen Lernens. Standardlösungen („off-the-shelf“) liefern dabei häufig keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Ein wesentlicher Teil unserer Arbeit entfällt daher auf die Anpassung, Weiterentwicklung und Neukonzeption von KI-/ML-Ansätzen, die gezielt zur Lösung konkreter Anwendungsprobleme beitragen. In den vergangenen Jahren lag ein besonderer Fokus unserer Arbeiten auf folgenden Themenbereichen:
- Hybride KI / Wissensintegration
- Generative KI und Zeitreihenmodellierung
- Integration multimodaler Daten
- Kausales maschinelles Lernen
SCAI verfügt über langjährige Erfahrung im Umgang mit einem breiten Spektrum relevanter biomedizinischer Datentypen:
- Längsschnittliche klinische Studien
- Realwelt-Daten:
- Elektronische Gesundheitsakten (Electronic Health Records) und Abrechnungsdaten
- Digitale Marker: Daten aus digitalen Gerätetechnologien (beispielsweise Gangbildsensoren) und Smartphone-Anwendungen
- omics-Daten