AG Goldammer/Wolfien: Data Science
„Wir entwickeln computergestützte Datenanalyseansätze mittels KI weiter und bringen diese zur Anwendung um medizinische Fragestellungen sowie zugrundeliegende Krankheitsmechanismen besser zu verstehen.“
Die Anwendung von computergestützten Ansätzen in den Lebenswissenschaften und der Medizin spielt eine immer wichtigere Rolle. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die am besten geeigneten Tools in Datenanalyseabläufe für klinische Daten, die in standardisierten Formaten (z. B. OMOP) dargestellt werden, anzupassen, zu vergleichen, und zu integrieren. Die Entwicklung und Modularisierung solcher flexiblen Arbeitsabläufe zur Analyse und verbesserten Interpretation von Standardparameter- und Hochdurchsatzdaten, wie beispielsweise klinischen Routinedaten, Blutmessungen oder RNA-Sequenzierungsdaten (bulk, Einzelzell und räumlich-aufgelöst), ist dabei ein essenzieller Faktor. Dabei werden aktuelle Tools wie R, Python und Galaxy sowie weitere Analyseansätze wie Netzwerkanalysen oder Machine Learning (klassisches ML und Deep Learning) genutzt. Darüber hinaus werden die entwickelten Methoden in interdisziplinären Kooperationen in den Bereichen Onkologie, Seltene Erkrankungen, Inflammation, Kardiologie sowie weiteren angewendet und validiert. Die Arbeit der Arbeitsgruppe erleichtert so die Verwendung systemmedizinischer Ansätze im klinischen Umfeld erheblich und trägt somit zu den Zielen der Medizininformatik-Initiative bei, um letztendlich eine verbesserte Diagnose, Prävention und Therapie zu unterstützen.
Eine Auswahl unserer Manuskripte und Poster sind über ResearchGate abrufbar.
Forschungsschwerpunkte
Zentrale Forschungsthemen der AG sind:
KI in der Medizin
- Entwicklung von klin. Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS) zur Klassifikation und Einteilung von Patientendaten
- Analyse von Gemeinsamen Datenmodellen (CDM) zur Priorisierung von Parametern
- Generierung von synthetischen Daten auf Basis von tabellarische Patienteninformationen
- Föderiertes maschinelles Lernen zur verbesserten Nutzung von verteilten Daten
Entwicklung von Arbeitsabläufen zur Datenanalyse
- Auswertung von bulk, Einzelzell- und räumlich-aufgelösten Genexpressionsdaten
- Prozessierung und Integration von Multi-Omics Daten mittels Netzwerkmodellierung
- Visualisierung von klinischen Daten mittels Webanwendungen
- Teilautomatisierte Auswertung von med. Bilddaten und Mikroskopieaufnahmen
Ausgewählte Projekte
- MiHUBx — Digitaler FortschrittsHub MiHUBx (AP6 - Digitale Workflow-Integration in der personalisierten Onkologie)
- SATURN — Smartes Arztportal für Betroffene mit unklarer Erkrankung (Entwicklung eines CDMs für Seltene Erkrankungen)
Lehrangebote (jedes Semester)
- Komplexpraktikum "Medizinische Informatik I": Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme im Master-/Diplomstudiengang Informatik der Technischen Universität Dresden
- Wahlfach "Kompetenztraining medizinische Data Science" für Medizinstudent:innen der medizinischen Fakultät der TU Dresden
- Leitung von Seminargruppen im Fach "Querschnittsbereich 1: Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik" für Medizinstudent:innen sowie Mitarbeiter:innen der medizinischen Fakultät der TU Dresden
Arbeitsgruppenleiter
![Frau frontal neben Wand](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Miriam_Goldammer.jpg/@@images/c12d4802-2ed8-422b-a6c0-48ef27908c93.jpeg)
Research fellow
NameMs Dr.-Ing. Miriam Goldammer
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
![Markus Wolfien](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Markus_Wolfien.jpg/@@images/6af5b51f-752e-44f7-9706-ad34036bfc79.jpeg)
Research fellow
NameMr Dr.-Ing. Markus Wolfien
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
Mitglieder der Arbeitsgruppe
![Najia Ahmadi](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Najia_Ahmadi.jpg/@@images/fabdd0a9-0780-4bd5-89f1-d03392c3e027.jpeg)
Research fellow
NameMs Najia Ahmadi M.Sc.
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
![Frau frontal lachend](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Sara_Baecker.jpg/@@images/04d2be23-192b-48b2-815a-af9aa2654354.jpeg)
Research fellow
NameMs Sara Bäcker M.Sc.
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
![Frau frontal mit Brille, lachend](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Alexandra_Baumann.jpg/@@images/7b6bc7f1-b8a1-4cbe-abcf-80a03fb6733b.jpeg)
Research fellow (external: SCADS.AI; OLCIR)
NameMs Alexandra Baumann M.Sc.
![Mann frontal an Wand lehnend in langem Gang](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Franz_Ehrlich.jpg/@@images/21070ccc-a281-4b50-b10c-03144f14c144.jpeg)
Research fellow
NameMr Dipl.-Inf. Franz Ehrlich
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
![Waldemar Hahn](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Waldemar_Hahn.jpg/@@images/f057a289-ade9-4cdc-ad67-f9eaff6415c2.jpeg)
Research fellow (external: SCADS.AI)
NameMr Waldemar Hahn M.Sc.
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
![Andreas Kühn](https://tu-dresden.de/med/mf/imb/ressourcen/bilder/pic_ma/Andreas_Kuehn.png/@@images/8a96799b-2ff7-4521-b165-d6dd75106900.png)
Research fellow
NameMr Dr. med. Andreas Kühn
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).