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Modellierung multizentrischer und dynamischer Schlaganfall Gesundheitsdaten

Ergebnis

Peer-reviewed Journal Publikation inkl. Software (R-Paket): Delucchi et al., (2024). Additive Bayesian Networks. Journal of Open Source Software, 9(101), 6822, https://doi.org/10.21105/joss.06822, s.u.

Weitere Konferenzbeiträge, s.u.

Weitere Vorarbeiten für Folgeprojekte

Beschreibung

Ziel des Projektes ist die Weiterentwicklung von probabilistischer und v.a. dynamischer Modellierung von Krankheiten in Form von Bayes’schen Netzwerken im Bereich der Digitalen Gesundheit als zentralen strategischen Pfeiler der neu formierten Fachgruppe «Medical Image Analysis and Data Modeling» des Schwerpunktes «Computational Health». Hierzu werden zwei Pathologien des Schlaganfalls untersucht unter Verwendung multizentrischer Daten: rupturierte inrakranielle Aneurysmen und ischämischer Schlaganfall.

Eckdaten

Projektleitung

Projektteam

Prof. Dr. Philippe Bijlenga (Hôpitaux universitaires de Genève ), Matteo Delucchi, Prof. Dr. Reinhard Furrer (Universität Zürich ), Dr. Zsolt Kulcsar (Universitätsspital Zürich )

Projektpartner

Hôpitaux universitaires de Genève; Universität Zürich; Universitätsspital Zürich; International Stroke Genetics Consortium (ISGC)

Projektstatus

laufend, gestartet 01/2023

Institut/Zentrum

Institut für Computational Life Sciences (ICLS)

Drittmittelgeber

Interne Förderung

Projektvolumen

25'000 CHF