{"id":10871,"date":"2021-11-09T14:58:38","date_gmt":"2021-11-09T13:58:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smith.care\/?p=10871"},"modified":"2024-09-13T14:31:18","modified_gmt":"2024-09-13T12:31:18","slug":"call-for-papers-special-issue-data-science-for-medical-informatics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smith.care\/de\/2021\/11\/09\/call-for-papers-special-issue-data-science-for-medical-informatics\/","title":{"rendered":"Call for Papers &#8211; Special Issue &#8222;Data Science for Medical Informatics&#8220;"},"content":{"rendered":"\n<p>Medizinische Daten werden mit unterschiedlichen Zielrichtungen in Studien, Registern, Forschungsprojekten und in der Versorgung erzeugt. Ihre Nutzbarmachung und ihr Austausch zur Beantwortung unterschiedlicher Fragestellungen werden das Gesundheitswesen und die medizinische Forschung ver\u00e4ndern. Trotz des gro\u00dfen Spektrums an Analysemethoden gibt es einige Aspekte die dem nach wie vor entgegenstehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Viele medizinische Daten liegen immer noch in nicht digitaler Form oder ausschlie\u00dflich als Text vor oder sind schlecht dokumentiert und k\u00f6nnen nicht semantisch interpretiert werden. FAIR-Daten (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable &#8211; auffindbar, zug\u00e4nglich, interoperabel, wiederverwendbar) sind der Schl\u00fcssel, um die L\u00fccke zwischen den Fortschritten beim maschinellen Lernen und der Umsetzung von KI in der Klinik zu schlie\u00dfen.&nbsp; Die FAIRe Datenverwaltung und -analyse f\u00fchrt nicht nur zu reproduzierbaren, interpretierbaren und \u00fcbertragbaren Ergebnissen, die sich aus der Auswertung der Daten ergeben. Vielmehr werden davon positive Effekte auf die Datenqualit\u00e4t und die medizinischen Entscheidungen in der klinischen Routine erwartet, die auf Basis der aufbereiteten Daten getroffen werden.<br><br>Das Special Issue &#8222;Data Science for Medical informatics&#8220; des MDPI Applied Sciences Journal (IF: 2.679) zielt auf die L\u00fccke, die noch zwischen FAIR Best Practices und der Auswertung medizinischer Daten besteht. Gesucht sind Einreichungen, die neue Ans\u00e4tze und Methoden zur Verbesserung von FAIR-Daten und -Qualit\u00e4t, reproduzierbare und datenschutzgerechte Analysen sowie Erfolgsgeschichten zur Umsetzung und Wirkung von KI in der medizinischen Praxis vorstellen. Einreichungsschluss ist der 25. Februar 2022.<\/p>\n\n\n\n<p>Verantwortet wird das Special Issue von Prof. Dr. Oya Beyan, Professorin f\u00fcr Medizininformatik an der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln und Prof. Dr. Toralf Kirsten, Professor f\u00fcr Medical Data Science an der Universit\u00e4t Leipzig.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><p>Weitere Informationen:<\/br>\n<a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/journal\/applsci\/special_issues\/Data_Medical_Informatics\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.mdpi.com\/journal\/applsci\/special_issues\/Data_Medical_Informatics<\/a><\/br>\n<a href=\"https:\/\/www.smith.care\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/New-Flyer.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.smith.care\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/New-Flyer.pdf<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Medizinische Daten werden mit unterschiedlichen Zielrichtungen in Studien, Registern, Forschungsprojekten und in der Versorgung erzeugt. 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