Erstgespräch

Ziel der Erstbesprechung ist ein erstes Kennenlernen Ihres Forschungsfeldes, insbesondere in Bezug auf Fragestellungen in den Bereichen Statistik, Data Science, AI & Co. Dieses Erstgespräch ist kostenlos! Ziel des Erstgesprächs ist das Schaffen einer Basis für die gemeinsame Entscheidung, ob und wenn ja in welcher Form eine weiterführende Zusammenarbeit sinnvoll ist. Um uns die Vorbereitung auf das Erstgespräch zu erleichtern, ersuchen wir Sie, das folgende kurze Formular auszufüllen und per Mail an Georg Zimmermann (georg.zimmermann@pmu.ac.at) zu senden: Kontaktformular Erstgespräch.

Kooperationskonzept

Idealerweise kommen wir in der Folge des Erstgesprächs zu dem Schluss, dass eine Zusammenarbeit sinnvoll ist! In diesem Fall werden wir gemeinsam die weiteren Schritte festlegen sowie jene inhaltlichen Bereiche definieren, in denen Sie die Unterstützung des IDA Labs benötigen. Auf diesem inhaltlichen Konzept basierend werden wir gemeinsam einen Finanzierungsplan erstellen (gemeinsame Forschungsanträge oder Ressourcen von Ihrer Einrichtung). Die Bandbreite der Kooperationsmöglichkeiten ist sowohl inhaltlich als auch organisatorisch groß – deshalb ist auch in dieser Vorbereitungsphase der Kooperation der persönliche Austausch sehr wichtig!

Umsetzung

Wir haben uns auf eine konkrete Form der Zusammenarbeit geeinigt – dann kann die gemeinsame Forschungs-Arbeit beginnen! Wir stehen auch in dieser Phase in engem Austausch mit Ihnen, beachten die vorab definierten Ziele und Zeitpläne, und generieren am Ende Ergebnisse, die sowohl für Sie in der anwendungsorientierten klinischen Forschung als auch für uns aus methodisch-formaler Sicht nützlich und interessant sind!

Das „Team Biostatistics & Big Medical Data” ist ein Teilbereich des Intelligent Data Analytics (IDA) Lab Salzburg, eines Kompetenzzentrums für anwendungsorientierte methodische Grundlagenforschung sowie Wissens- und Technologietransfer in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence und Statistik am Standort Salzburg. Das IDA Lab ist eine vom Land Salzburg (WISS 2025) geförderte Kooperation der Universität Salzburg (PLUS), der Paracelsus Medizinischen Universität (PMU), der Salzburg Research (SRFG) und der Fachhochschule Salzburg (FHS). Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des IDA Labs Salzburg.

Das „Team Biostatistics & Big Medical Data“ bündelt Know-How aus Statistik und Data Science in den Bereichen klinischer und präklinischer Studienplanung, intelligenter Datenanalyse und Big Medical Data. Es unterstützt die datengetriebene biostatistische und biomedizinische Beratung und Forschung, die Entwicklung von Medizin- und Gesundheitsprodukten und -dienstleistungen, sowie die methodisch reflektierte Umsetzung evidenzbasierter Medizin sowie personalisierter Medizin und Pharmazie. Ist Ihnen diese Information zu allgemein? Dann informieren Sie sich hier über mögliche konkrete Inhalte – oder bringen Sie selbst Ihr Anliegen ein, indem Sie uns kontaktieren!

Unser Leitsatz ist, keine „abgehobenen“ abstrakten Fragestellungen zu bearbeiten, sondern mit Ihnen gemeinsam an Problemstellungen zu forschen, die eine tiefergehende methodische Betrachtung erfordern, aber letztendlich einen direkten Bezug zu Ihrer klinischen (Forschungs-)Praxis haben! Dementsprechend sollen anwendungsorientierte methodologische Projekte mit der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität Salzburg bzw. dem Universitätsklinikum Salzburg durch die Aktivität des Teams Biostatistics and Big Medical Data gefördert und intensiviert werden, aber auch neue Kooperationen auf nationaler und internationaler Ebene etabliert werden. 

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“!

Machine Learning und Artificial Intelligence

Die Vorhersage von epileptischen Anfällen oder algorithmen-gestützte automatisierte Diagnostik / Bildverarbeitung sind nur zwei Beispiele einer Vielzahl von potentiellen Anwendungsgebieten aktuell sehr häufig verwendeter Methoden (Deep learning, random forest, support vector machines, uvm.).

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.

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!

Drittmittelprojekte:

• EBStatMax: State-of-the-art statistical design and analysis for maximal success with minimal patient burden in Epidermolysis bullosa trials. European Joint Programme on Rare Diseases, Lead: Univ.-Prof. Johann Bauer, Universitätsklinik für Dermatologie und Allergologie Salzburg, weitere Projektpartner: Universität Leuven / Hasselt (BEL), Universität Uppsala (SWE), Januar 2021 – Dezember 2022
• Anwendungspotential von innovativen methodischen Verfahren zur Extraktion von medizinischem Forschungswissen und Auswertung mit Künstlicher Intelligenz. Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand des BM für Wirtschaft und Klimaschutz Deutschland, Lead: medicalvalues, Oktober 2021 – Januar 2022
• AIDA-PATH: AI-based identification of "long COVID"-related diagnostic pathways. Innovation Express Call 2021, Lead: IDA Lab Salzburg/Paris Lodron Universität Salzburg (Christian Borgelt, Simon Hirländer), Projektpartner: Unternehmenspartner medicalvalues (Karlsruhe, D), Centre for Cognitive Neuroscience (Paris-Lodron-Universität Salzburg, Univ. Prof. Florian Hutzler), November 2021 – Oktober 2024
• Characterization of imaging abnormalities and determining of their prognostic value in patients with status epilepticus. FWF, Lead: PD Dr. Giorgi Kuchukhidze, Universitätsklinik für Neurologie, Christian-Doppler-Klinik Salzburg, Start Januar 2022