Cognitive Computing and eHealth

  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Healthcare Sektor
  • Semantische Datenverarbeitung
  • Ähnlichkeitsanalyse von Zeitdatenintervallen
  • Automatisierte Verarbeitung sprachlicher und textueller Daten
  • Visual Analytics

Die Forschungsgruppe Cognitive Computing & eHealth erforscht zum einen Fragestellungen im Bereich der Digitalisierung des Gesundheitswesens, zum anderen widmet sich die Gruppe der Entwicklung semantischer Informationsverarbeitungstechnologien. Kernthemen im Bereich der Digitalisierung sind die semiautomatisierte intelligente Analyse hochdimensionaler Daten (Visual Analytics), die KI-gestützte Diagnostik und Therapie auf Basis multimodaler Patientendaten und neuronaler Netze sowie die Informationsintegration und Aufbereitung in der Katastrophenmedizin. Im Bereich der semantischen Informationsverarbeitung werden neben der Integration ebenfalls Fragestellungen der semantischen natürlichen Informationsextraktion untersucht. Hierfür kommen Technologien aus dem Umfeld des Natural Language Processing zum Einsatz. Die Gruppe begreift die Informationsintegration als grundlegend für die erfolgreiche Anwendung jeglicher Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens, frei nach dem Motto: „More and better data always beats improved algorithms“.

Ki Arzt

Das Team

  • André Pomp
    Forschungsgruppenleiter
  • Alexander Paulus
  • Jannik Peters
  • Andreas Burgdorf
  • Marc Haßler
  • Kunal Pal
  • Matthias Hansen

Projekte

Eskape Zuschnitt
Entwicklung einer Datenplattform zur Verarbeitung heterogener und unstrukturierter Daten durch künstliche Intelligenz
2016 – 2019
Laufend
Cense Hanno Projekt
Dem Internet of Production (IoP) liegt die Vision zugrunde, ein neues Niveau der domänenübergreifenden Kollaboration im Produktionskontext zu ermöglichen, indem semantisch adäquate und kontextbezogene Daten aus Produktion, Entwicklung und Nutzung in Echtzeit und angepasster Granularität zur Verfügung gestellt werden.
2019 – 2026
Laufend
Foto Bahngleise Af
Entwicklung datenbasierter Anwendungen im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz zur Optimierung bzw. Unterstützung der Disposition von Schienenfahrzeugen.
2018 – 2021
Laufend
Audime Abb1
Schnellere und verbesserte medizinische Erstversorgung bei Großunfällen durch Datenvermittlung in Echtzeit
2014 – 2017
Beendet
KontaktAndré Pomp, M.Sc.Forschungsgruppenleiter
Raum
D 2.01
Telefon
+49 241 80 91166

E-Mail
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