Die Revolution der KI ist mit der Generierung künstlicher Bilder und von Texten mit ChatGPT im Alltag einer breiten ?ffentlichkeit angekommen. Das Besondere an den Bildern und Texten ist, dass wir sie nicht mehr als künstlich generiert erkennen k?nnen. Wie sieht es aber mit tabellarischen Daten aus? Hier scheitern wir dabei intuitiv zu erkennen, ob Daten von einem Algorithmus künstlich generiert wurden. Dabei gibt es für solche Methoden des maschinellen Lernens eine Reihe wichtiger Anwendungen.
In der Medizin liegen Daten von Patientinnen und Patienten zu einem gro?en Teil in tabellarischer Form vor. Für die medizinische Forschung gilt es zwei Herausforderungen zu meistern: In medizinischen Studien kommt es immer wieder vor, dass Informationen zu einzelnen Patientinnen und Patienten fehlen. Zu kleine und lückenhafte Datens?tze erschweren die Vergleichbarkeit und Aussagekraft von Analysen. ?Wir entwickeln Algorithmen, um Datens?tze so anzureichern, dass sie mit Methoden des maschinellen Lernens untersucht werden k?nnen“, sagt Professor Olaf Wolkenhauer, Lehrstuhlinhaber und Leiter des neuen Forschungsprojektes. ?Der Erfolg unserer Methoden hat uns dazu inspiriert neue Anwendungen für Digitale Zwillinge zu entwickeln.“ Aus Datenschutzgründen k?nnen viele Datens?tze bisher nicht der Forschung verfügbar gemacht werden. Eine Idee ist deshalb, mithilfe von Algorithmen Patientendaten zu genieren, die den echten Daten t?uschend ?hnlich sind, ohne die Identit?t von Patienten preiszugeben.
Mit Chaitra Umesh und Manjunath Mahendra, werden zwei talentierte indische Wissenschaftler, in dem DFG-Projekt arbeiten. Sie erg?nzen das internationale und interdisziplin?re Forschungsteam am Lehrstuhl für Systembiologie & Bioinformatik.
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Professor Olaf Wolkenhauer
大发体育在线_大发体育平台-投注|官网@ Rostock
Institut für Informatik
Lehrstuhl für Systembiologie & Bioinformatik
Tel.: 0171 741 0 731
olaf.wolkenhaueruni-rostockde
www.sbi.uni-rostock.de