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Biostatistics & Data Science

Wir bieten Ihnen ein inhaltlich breites Spektrum an biostatistischer Expertise an, bei klinischen Studien bis hin zu vielfältigen anwendungsorientierten methodischen Fragestellungen. Sie sind herzlich eingeladen, mit uns Kontakt aufzunehmen, wenn Sie zu einer der folgenden Personengruppen gehören:

  • alle Mitarbeitern/innen und Studierende der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität (PMU)
  • alle Angehörigen des Universitätsklinikums Nürnberg
  • alle Angehörigen des Universitätsklinikums Salzburg (SALK)
  • sowie alle externen Wissenschafter/innen und interessierten Klinikern/innen jeglicher Universität auf nationaler oder internationaler Ebene

Wir sind in die beiden Teams „Biostatistics und Publikation/Planung von medizinischen Studien“ und „Biostatistics and Big Medical Data“ mit jeweils umfangreichen inhaltlichen Schwerpunkten untergliedert und können dementsprechend die folgenden Forschungskooperationen anbieten (Details zur Kontaktaufnahme sind bei den jeweiligen Themen angegeben).

Wissenschaftliche Kooperation zur Publikation und Auswertung von medizinischen Studien

Im Rahmen einer Erstbesprechung besprechen wir gemeinsam die nächsten Schritte in Ihrer medizinischen Studie, wie wir in Richtung Publikation Ihrer Forschungsergebnisse gehen.

Liegen die Daten bereits vor, bieten wir Ihnen professionelle Datenauswertungen Ihrer Forschungsfragen mit modernsten biostatistischen Verfahren an.

Dazu zählen neben der Datenauswertung, der Erstellung publikations- und druckreifer Figures, die Beschreibung der statistischen Methoden im paper, sowie die Verteidigung gegenüber Reviewer.

Bei der Planung der Studie inkl. Fallzahlplanungen, Ethikkommissionsanträge, Randomisierungen, usw stehen wir Ihnen ebenso gerne zur Verfügung.

Ziel ist dabei die Publikation Ihrer Forschungsergebnisse!

Bei all Ihren Fragen stehen wir gerne zur Verfügung!

Weitere Information zum Ablauf und Kontakt finden Sie auf unserer umfangreichen Webseite:

Kontakt:

PD MMag. Dr. Wolfgang Hitzl
Leiter Team Biostatistics und Publikation von medizinischen Studien
Auswertung medizinischer Studien/Machine learning

Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
Strubergasse 16
A-5020 Salzburg

Tel.: +43 699 14420032
E-Mail: wolfgang.hitzl@pmu.ac.at

Moderne Fallzahlplanungen, Ethikkommissionsanträge, Randomisierungspläne, moderne Studiendesigns

Sie benötigen eine Fallzahlplanung?

Und zwar so, sodass einerseits möglichst wenige Probanden in die Studie eingeschlossen werden sollen, andererseits die Studie auch genügend Power hat?

Im Rahmen einer Erstbesprechung besprechen wir gemeinsam die nächsten Schritte in Ihrer medizinischen Studie, wie wir dies erreichen können.

Zum Beispiel folgende Punkte:

  • Moderne Fallzahlplanungen (a priori sample size computations)
  • Diskussion möglicherer Kandidaten für primäre Endpunkte und Entwicklung mehrerer Szenarios für die Fallzahlen.
  • Ethikkommissionsanträge (Einreichung, Ergänzung statistischer Teil)
  • Randomisierungspläne, Matching von Studiengruppen.
  • Beratung und Diskussion von professionellen Studiendesigns (z.B. adaptive Designs)

Ziel ist dabei gleich im Vorfeld die Studie so zu gestalten, damit die Hypothesen möglichst effizient nachgewiesen werden können.

Bei all Ihren Fragen stehen wir gerne zur Verfügung!

Weitere Information zum Ablauf und Kontakt finden Sie auf unserer umfangreichen Webseite:

Kontakt:

PD MMag. Dr. Wolfgang Hitzl
Leiter Team Biostatistics und Publikation/Planung von medizinischen Studien
Auswertung medizinischer Studien/Machine learning

Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
Strubergasse 16
A-5020 Salzburg

Tel.: +43 699 14420032
E-Mail: wolfgang.hitzl@pmu.ac.at

Machine Learning und Artificial Intelligence

Machine learning und Artificial intelligence

Moderne Algorithmen erzeugen bei "Machine learning/AI" ein statistisches Modell, das auf Trainingsdaten beruht und dann sorgfältig getestet werden.

Dabei werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Daten erkannt.

Dies kann z.B. zu automatisierten Diagnoseverfahren mit Bilddaten ("image classification/image regression") führen, es kann auch Strukturen in Bilddaten erkennen (z.B "Medical image segmentation").

Dazu einige typische Beispiele aus der Praxis:

1 in der Ophthalmologie: Entdeckungsraten für die Erkennung von Gefäßen, Exsudaten und Blutungen bei Patienten mit diabetischer Retinopathie mittels neuronaler Netzen.

2 in der internen Medizin: Prognose von Lungenembolien und ventrikuläre Hypertrophie und Myokardinfarkt.

3 Pneumologie/Lungenheilkunde: Prognose, ob ein Patient erfolgreich von der mechanischen Beatmung entwöhnt werden kann.

4 in der Urologie: zur Prostatafrüherkennung.

5 Dermatologie: neuronale Netzwerke zur Prognose des Auftretens eines Melanoms.

6. Die Vorhersage von epileptischen Anfällen oder algorithmen-gestützte automatisierte Diagnostik

Eine Vielzahl modernster Verfahren aus dem sog. "Deep learning/machine learning" stehen dabei zur Verfügung für Daten ohne als auch mit Bilddaten (sowohl für 2D als auch 3D Bilder)

ResNET 50, 101 und 152
Inception V1, V3
VGG-16 and VGG-19
Squeeze-and-Excitation Net
U-Net, u.v.a.m

Es stehen auch sog. multilayer perceptron neural networks, support vector machines, random forest models, Bayes classifiers, classification tree analyses, etc zur Verfügung.

Dr. Georg Zimmermann
Team Biostatistics and Big Medical Data, IDA Lab Salzburg
Strubergasse 16
Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
A-5020 Salzburg
E-Mail: georg.zimmermann@pmu.ac.at

 

 

Big Medical Data

Im medizinischen Bereich gibt es einen großen Datenschatz (Register, Untersuchungsgeräte, Gesundheits-Apps, etc.), der darauf wartet, gehoben zu werden – aber natürlich unter Beachtung methodischer Grundsätze und „good statistical practice“!  

Kontakt: Georg Zimmermann (Leiter Biostatistics and Big Medical Data)

Systematische Reviews / Metaanalysen

Derartige Projekte erfordern erfahrungsgemäß eine umfangreiche, sich über einen längeren Zeitraum erstreckende, methodisch fundierte Begleitung, die wir basierend auf unserer Erfahrung (z.B. Partizipation in der Core Group Guideline Development im European Reference Network EpiCare) gerne anbieten.  

Kontakt: Georg Zimmermann (Leiter Biostatistics and Big Medical Data)

Spezielle methodische Herausforderungen (z.B. kleine Fallzahlen)

Sie sind in einem Forschungsgebiet aktiv, in dem Sie häufig mit bestimmten methodischen Herausforderungen konfrontiert sind und Sie folglich spezifische statistisch-methodische Expertise aufbauen möchten?

Dann wenden Sie sich bitte an uns! Wir haben in der Vergangenheit schon mehrere derartige problembezogene Projekte durchgeführt (z.B. zu Lebenserwartungs-Vergleichen, oder Methoden für kleine Fallzahlen), sind aber ebenso offen für neue, spannende Problemstellungen aus Ihrem Anwendungsfeld! 

 

Dr. Georg Zimmermann

Team Biostatistics and Big Medical Data, IDA Lab Salzburg
Strubergasse 16
Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
A-5020 Salzburg
E-Mail: georg.zimmermann@pmu.ac.at

 

 

Keines der Themen passt für Sie?

Sie wünschen unsere Beratung um, Ihr Anliegen in einer der obenstehenden Kategorien zuzuordnen?

Kein Problem, dann wenden Sie sich bitte entweder an das

Team Biostatistics und Publikation von medizinischen Studien

Team Biostatistics und Publikation von medizinischen Studien oder das Team Biostatistics and Big Medical Data.

Wir stehen Ihnen gerne für ein Gespräch zur Verfügung!

 

PD MMag. Dr. Wolfgang Hitzl
Team Biostatistics und Publikation von medizinischen Studien/Auswertung medizinischer Studien/Machine learning/

Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
Strubergasse 16
A-5020 Salzburg

Tel.: +43 699 14420032
E-Mail: wolfgang.hitzl@pmu.ac.at

Dr. Georg Zimmermann
Team Biostatistics and Big Medical Data, IDA Lab Salzburg
Strubergasse 16
Forschungsmanagement & Technologietransfer, Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg
A-5020 Salzburg
E-Mail: georg.zimmermann@pmu.ac.at