Vortragsreihe Medical Information Sciences
Vortragsreihe Medical Information Sciences
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Die Zukunft der medizinischen Forschung und Versorgung ist personalisiert, digitalisiert und datengetrieben. Bereitstellung, Analyse und Interpretation dieser Daten sind auf disziplinübergreifende Kooperationen angewiesen. Auf diese Weise entstehen an der Schnittstelle von Medizin und Informatik die Grundlagen für medizinischen Fortschritt.
Eine Reaktion auf diese Entwicklung ist der sukzessive Auf- und Ausbau des Forschungs- und Studienschwerpunktes Medical Information Sciences am Standort Augsburg. Im
Wintersemester 2022/2023 fand erstmalig eine gleichnamige Vortragsreihe statt, die aktuelle Fragestellungen aus der Wissenschaft thematisiert und Einblicke in entsprechende Forschungsbereiche und Anwendungsgebiete gibt.
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Die Veranstaltungen der Vortragsreihe Medical Information Sciences finden in diesem Wintersemester immer donnerstags um 16:00 Uhr an der Fakult?t für Angewandte Informatik in H?rsaal N2045?statt. Falls Sie Interesse an einem Zugriff auf den geteilten, elektronischen Kalender der Vortragsreihe haben, schreiben Sie gerne eine E-Mail an?office.bioinf@informatik.uni-augsburg.de.
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Die Veranstaltungen werden au?erdem bei Bedarf per Livestream an die vier Standorte der? CCC-WERA-Allianz?übertragen. Wir bitten bei Interesse an der Teilnahme am Livestream um eine kurze pers?nliche Anmeldung per E-Mail an office.bioinf@informatik.uni-augsburg.de.
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N?here Informationen zu den Referentinnen und Referenten sowie zu deren Votr?gen erhalten Sie rechtzeitig an dieser Stelle sowie regelm??ig über den offiziellen MIS-Newsletter, für den Sie sich unten auf dieser Seite registrieren k?nnen.
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Die Vortr?ge richten sich an ein interessiertes Fachpublikum. Vortragssprache ist Englisch.
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Für jeden Einzeltermin sind bei der Bayerischen Landes?rztekammer (BL?K) zwei Fortbildungspunkte im Rahmen der Continuing Medical Education (CME) beantragt. Interessierte ?rztinnen und ?rzte k?nnen sich über eine Nachricht an IDM-Sekretariat@uk-augsburg.de?vorab für eine Teilnahme an der CME-Fortbildung registrieren. Eine offizielle Best?tigung für Ihre Teilnahme erhalten Sie im Anschluss an den jeweiligen Termin.
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Im Vorlauf der Vortr?ge wird zudem die M?glichkeit zur Wahrnehmung einer pers?nlichen Sprechstunde mit der oder dem Vortragenden des? jeweiligen Tages angeboten, um sich bspw. über wissenschaftliche Fragestellungen, Forschungsthemen oder Kooperationsm?glichkeiten auszutauschen. Bei Interesse bitten wir Sie, sich rechtzeitig über eine Nachricht an?office.bioinf@informatik.uni-augsburg.de für einen Sprechstundentermin anzumelden.
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Im Folgenden finden Sie den Ablaufplan für das Sommersemester 2025?mit weiterführenden Informationen zu den einzelnen Vortr?gen:
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ABLAUFPLAN
Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
Natural Language Processing (NLP) plays a crucial role in analyzing medical text for risk detection and improving patient-doctor communication. However, working with sensitive clinical data presents significant challenges, particularly in anonymization and patient privacy protection.
This talk will focus on privacy-preserving NLP, specifically anonymization techniques that go beyond direct identifiers to address risks from implicit information. I will discuss methods and challenges of de-identifying medical text while preserving its utility for downstream tasks such as risk prediction and clinical decision support. Beyond privacy, I will address how NLP can be leveraged for early risk detection: From multilingual adverse drug reaction detection to mental health risk assessment on social media and relapse prediction in psychotherapeutic settings.
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Referent: Dr. Lisa Raithel
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Kurzbiographie
Dr. Ratihel is?a post-doc at?Technische Universit?t Berlin?at the?Quality and Usability Lab?and?BIFOLD?and a guest researcher at DFKI GmbH. She?obtained her master’s degree at?Universit?t Potsdam?in Computational Linguistics (B.Sc. in Computational Linguistics, M.Sc. in Cognitive Systems). Then worked as a software engineer before transitioning back to academia for a double degree PhD program (cotutelle) at TU Berlin and?Université Paris-Saclay. She was supervised by?Prof. Sebastian M?ller?and?Pierre Zweigenbaum, Directeur de Recherche CNRS. Her doctoral research focused on cross-lingual information extraction for the detection of adverse drug reactions. During that time, she spent one year at?LISN?in Orsay, France (2021 - 2022) and three months at the?Social Computing Lab?at?NAIST?in Nara, Japan (2023). In February 2024, she successfully defended her thesis at TU Berlin.
Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
The body of published biomedical literature is growing at a rate that challenges manual management. Large Language Models (LLMs) enable large-scale processing of textual information and have the potential to enable a step change in how we can use evidence and research through detailed and flexible automation of information extraction. In this presentation, I will present recent progress towards harnessing LLMs to accelerate systematic reviewing and the translation of evidence into personalised treatments, with applications in mental health and oncology.
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Referent: Prof. Dr. Janna Hastings
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Kurzbiographie
Janna Hastings was born?in?Cape Town, South Africa where she completed undergraduate studies?in?Mathematics and Computer Science.?Thereafter, she moved to Cambridge, UK to join?the Cheminformatics and Metabolism group at?the?European Bioinformatics?Institute (2006-2015) and obtained her PhD?in Computational Biology from?the?University of Cambridge (2015-2019) studying?the?role of metabolism?in?healthy aging using multi-omics data and a time-series modelling approach.?Since August 2022 she is Assistant Professor of Medical Knowledge and Decision Support at?the?Institute for Implementation Science?in?Health Care,?Faculty of Medicine, University of Zurich, and Vice-Director of?the?School of Medicine?at?the?University of St. Gallen.?She is also an Associate at?the Centre for Behaviour Change at University College London, and Group Leader of?the?Swiss?Institute for Bioinformatics.?The?focus of her current research is on AI in medicine.
Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
Human trabecular bone is a structural, calcified tissue of struts and plates with cavities containing bone marrow. Determining its mechanical properties can support the design of patient-specific implants, e.g., for total hip- or knee arthroplasties. The effective stiffness is obtainable based on the direct discretization of microfocus computed tomography (mCT) data. However, the Finite Element Analysis (FEA) based analytical approach is computationally expensive and requires high-performance computing (HPC) resources that are unsuitable in daily clinical context. Our research introduces an artificial intelligence (AI) centric method to determine the effective stiffness of human trabeculae with sufficient accuracy at a fraction of the computational cost of current analytical implementations. This talk furthermore shows the data, training process, and validation of the biomechanical results with the analytical state-of-the-art method as the ground truth. Furthermore, we will describe the limits and outlook for contributing to patient-specific mechanical characterizations.
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Referent:? Johannes Gebert
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Kurzbiographie
Johannes Gebert has about 10 years of experience as a design, structural, and software engineer. His graduate studies connected him to the High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS). He joined as a PhD student of Prof. Resch to work on the interface of domain-specific research with HPC. The PhD report, submitted in June 2024, describes a novel method to calculate anisotropic elasticities of human trabeculae in vivo. A research visit at the Innovative Computing Laboratory (ICL) at the University of Tennessee, Knoxville (UTK), strengthened his background in HPC. He joined HLRS in a permanent position to focus on innovative computing machinery to accelerate the computational capabilities of future research.
Veranstaltungsort:?H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referentin:
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
Surgical Data Science is a rapidly evolving interdisciplinary field that aims to improve the quality, safety, and value of interventional healthcare through data acquisition, organization, analysis, and modeling. Over the past decade, advances in deep learning, computational power, and collaborative medical data initiatives have driven significant progress in computer vision and natural language processing within the surgical domain.
This talk will explore the emerging role of foundation models, large models pre-trained on broad data using self-supervised learning, and their ability on a wide range of clinically relevant tasks, often with minimal labeled data. I will review recent surgical image and video-based foundation model developments, discuss key downstream applications, and highlight common pitfalls in benchmarking their performance. Additionally, I will present current strategies for leveraging large language models (LLMs) to standardize surgical metadata and improve data interoperability at scale.
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Referent:? Dr. ?mer Sümer
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:? Dr. Fabian Horst
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:
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Kurzbiographie
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Veranstaltungsort: H?rsaal N2045 (Fakult?t für Angewandte Informatik)
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Abstract
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Referent:
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Kurzbiographie
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