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• 18.02.2022 OPAL Course online
• 18.02.2022 Website online

Die zunehmende Digitalisierung aller Bereiche der Technik und Gesellschaft ist seit einiger Zeit auch in der Medizin angekommen, bekannt als Digital Health. Die Fakultät Informatik, insbesondere der Lehrstuhl für Softwaretechnologie arbeitet deswegen eng mit der medizinischen Fakultät und dem UKD zusammen, wobei der Bereich Software und Softwaremethoden für medizinische Zwecke besonders im Fokus stehen. Der Einsatz von Artifical Intelligence / Machine Learning steht besonders im Fokus.

Im Rahmen des Hautpseminars sollen technologische und konzeptuelle Hintergründe sowie notwendige Software- und Architekturanforderungen für konkrete daten-getriebene medizinisch motivierte Fragen geklärt recherchiert, analysiert und wenn möglich prototpyisch umgesetzt werden Das umfasst u.a.:

• Korrelationsanalyse - Wie können medizinische Thesen, z.B. welche Medikamente wirken wie in Verbindung mit welchen Erkrankungen und Symptomen, durch breite Datensätze untersetzt und validiert werden?
• Patients Like Me - Wie können Patienten mit ähnlichem Krankheitsverlauf effizient zum Vergleich aufgefunden werden?
• Vorhersagen - Wie können aktuelle ML-Technologien, wie z.B. Deep Neural Networks, genutzt werden, um Vorhersagen für komplexe medizinische Szenarios genutzt werden?
• Decision Support - Welche ML-Technologien und Ansätze eigenen sich für Live-Entscheidungsunterstützung im klinischen Alltag?
• Knowledge Extraction - Wie kann aus großen klinischen Datensätzen mit zeitlichen Verläufen (Big Data) neues medizinisches Wissen gewonnen werden?
• Autonomous Alerts - Wie können Software Guards über die heuzutage komplexen medizinischen Werdegänge einzelner Patienten oder Gruppen wachen, um automatisiert Alarme anzuzeigen, bei mittelbarer und unmittelbarer Gefahr durch medizinische Interventionen?
• Patient Empowering - Wie können Patienten mittels ML unterstützt werden, ihre Fähigkeiten im Management der eigenen Gesundheit zu verbessern?

In Zusammenarbeit mit dem Uniklinikum Dresden sind verschiedene daten-getriebene med. Fragestellungen und damit verbundene Softwaree-Design und -entwicklungsaufgaben verfügbar. Die Auflistung aktueller Themen befindet sich auf OPAL.

Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt in enger Absprache mit den beteiligten Medizinern und dem Dozenten. Das abschließende Kolloqium erfolgt im Rahmen ein gemeinsamen Workshops.

Die Themen können als Vorbereitung für zukünftige Abschlußarbeiten (Bachelor, Großer Beleg, Forschungsmodul, Master/Diplom) angesehen werden und bieten Potential für längerfristige Zusammenarbeit,

Voraussetzungen: Grundlege Kenntnisse im Bereich Softwarengineering und vor allem Machine Learning Technologien und Prinzipien, sowie Interesse an medizinischen Fragestellungen

Bitte melden Sie sich rechtzeitig zum Semesterbeginn über jExam (siehe Einschreibung unter Hauptseminar Softwaretechnologie) an. Bei Fragen wenden sie sich an: Karsten Wendt.

Im Rahmen des Hauptseminars muss jeder Teilnehmer einen mind. 10-minütigen Seminarvortrag halten und sich anschließend einer 15-minütigen Diskussion stellen. Der Seminarvortrag und die Seminararbeit muss sich mit wissenschaftlichen Mitteln einem der obengenannten Themen widmet.

Die Seminarvorträge werden im o.g. Abschlußworkshop im präsentiert.

Im Rahmen des Hauptseminars muss jeder Teilnehmer eine Seminararbeit von mindestens 5 Seiten anfertigen, welche sich mit wissenschaftlichen Mitteln einem der ausgearbeiteten Themen des Workshops widmet.

Einreichung

Die Seminararbeit soll zum Ende des Semsters(AoE) eingereicht werden (genauer Termin folgt noch). Die Einreichung erfolgt per Mail an Karsten Wendt.

Formatierung

Die Seminarabeit muss im ACM SIGPLAN Konferenz Format acmart angefertigt werden, wobei die Schriftgröße auf 10 Punkte und die Schriftart auf Times New Roman festgelegt werden soll. Alle eingereichten Arbeiten müssen im PDF format gesendet werden. Unabhängig davon, ob LaTex oder Word verwendet wurden, sollte das passende ACM SIGPLAN Template verwendet werden und den Instruktionen für Autoren folge geleistet werden.

Im Fall von LaTex, sollte die acmart LaTeX Klasse verwendet werden, mit gesetzter sigplan Option in der Vorlage (diese hat die korrekte Schriftart bereits eingestellt). Für Word, muss die korrekte Vorlage gewählt werden, die die korrekte Schriftgröße unterstützt. Die abgegebene Seminararbeit darf keine Seitenzahlen beinhalten und muss auch in Graustufen ausgedruckt noch gut lesbar sein.