Literaturrecherche: Machine-Learning-Systeme zur automatischen Auswertung medizinischer Studien
Hiwitätigkeit,
Im Rahmen des Projekts FG Medical Information Processing

Beschreibung

Für die Bewertung von Arzneimitteln und Medizinprodukten mit dem Ziel der Zulassung müssen wissenschaftliche Veröffentlichungen und Fallstudien (case studies) ausgewertet werden, die zusammengefasst einer Behörde oder benannten Stelle (z.B. TÜV, Dekra) vorgelegt werden.

Bild: Teaser Medizinproduktebewertungs-KI Dazu müssen aus zahlreichen Untersuchungen viele vordefinierte Daten extrahiert werden, beispielsweise die Anzahl der Versuchspersonen in einer Studie, mögliche Nebenwirkungen, die Zuverlässigkeit der Studie etc. Aktuell werden diese Angaben manuell von Menschen aus Texten extrahiert, was zeit- und somit kostenintensiv ist.

Im Rahmen dieser Literaturrecherche soll eine State-of-the-Art-Analyse erstellt werden, welche in wissenschaftlichen Arbeiten sowie kommerziellen Produkten vermarktete Systeme, Verfahren und Lösungsstrategien miteinander vergleicht. Die Leistungsfähigkeit der jeweiligen Lösungen sollen kritisch evaluiert werden und eventuell vorhandende Defizite der Lösungen herausgearbeitet werden. Insbesondere sollen Ansätze, welche maschinelles Lernen einsetzen, beleuchtet werden.

Voraussetzungen

Interesse am Thema ist die wichtigste Voraussetzung! Grundkenntnisse in der wissenschaftlichen Datenauswertung sind hilfreich.

Diese Arbeit kann im Rahmen einer Seminararbeit oder Laborarbeit oder als Hiwitätigkeit bearbeitet werden.

Bei Fragen oder Interesse bitte gerne melden.

Ansprechpartner: Holger Meuel