Förderprojekte

Förderbeginn 01.07.2023

Personalisierte Medizin und Vorhersage der Behandlungsreaktion bei Rheumatoider Arthritis mithilfe von maschinellen Lernverfahren

Prof. Dr. Björn Eskofier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Machine Learning and Data Analytics Lab

Prof. Dr. Benjamin Smarr
University of California, San Diego
Smarr Lab, Department of Bioengineering in Medicine

Unsere Studie zielt darauf ab, mit Hilfe von Ansätzen des maschinellen Lernens die Vorhersage des Ansprechens auf eine Behandlung bei Patienten mit rheumatoider Arthritis zu verbessern und so eine maßgeschneiderte Behandlung zu ermöglichen. Unser Ziel ist es, mithilfe der Analyse klinischer Daten und der Zusammenarbeit des Labors für maschinelles Lernen und Datenanalyse an der Universität Erlangen-Nürnberg und des Smarr Labs an der University of California, San Diego, die wirksamsten Behandlungen für einzelne Patienten zu ermitteln. Die Studie verwendet fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um das Ansprechen auf die Behandlung anhand der gesammelten Daten abzuschätzen und wichtige Faktoren für das Ansprechen zu identifizieren. Schließlich hat diese Forschung das Potenzial, die Entscheidungsfindung bei der Behandlung von rheumatoider Arthritis zu verbessern, die Kosten zu senken und die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.