HIDA Lectures @ HIDSS4Health
Referent: Axel Loewe, Karlsruhe Institut für Technologie (KIT)
Termin: 20.11., 11:00 Uhr - 12:30 Uhr
Titel: Synergies between mechanistic and data-driven models in medical research
In dieser Lecture diskutieren wir die limitierten Anwendungen des maschinellen Lernens in der Medizin, trotz großer Fortschritte. Ein zentrales Problem ist das „Big Data, aber Small Data“-Paradoxon: Daten sind oft aus rechtlichen, ethischen oder technischen Gründen schwer zugänglich und unzureichend standardisiert. Zudem fehlen häufig große, qualitativ hochwertige Datensätze, und verzerrte Daten werfen Fragen zur Fairness und Vollständigkeit der Algorithmen auf.
Wir zeigen, wie mechanistische Modellierung und Simulation helfen können, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie maschinelles Lernen integrieren. Anhand eines mechanistischen Modells der Herz-Elektrophysiologie demonstrieren wir die Erzeugung synthetischer EKG-Daten und deren Nutzen zur Verbesserung von ML-Modellen.
Axel Loewe
Axel Loewe ist Leiter der Arbeitsgruppe "Computermodelle des Herzens" und Mitglied im Young Investigator Network am Karlsruher Institut für Technologie. Er ist Elektroingenieur mit Spezialisierung auf biomedizinische Technik. Seine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung mathematischer Modelle der Herzfunktion, einschließlich Elektrophysiologie und Biomechanik.
