23 Jun 22
Akademievorlesungen 2022

Maschinelles Lernen für eine präzise molekulare Medizin

Prof. Dr. Christoph Bock

Krankheiten besser zu diagnostizieren und zu behandeln, ist das Ziel der molekularen Medizin. Dank neuer Technologien wie der Genomanalyse und der „Genschere“ CRISPR gibt es vielfältigste Daten zur Entstehung von beispielsweise Krebs. Maschinelles Lernen hilft uns dabei, diese Daten zu verstehen und für Patientinnen und Patienten individuell nutzbar zu machen. Mit der Epigenetik werfen wir den Blick zurück in die Herkunft eines Tumors – bis zu der Zelle, mit der alles begann. Und den Blick nach vorn: Welches Potenzial haben Immunzellen für die Tumor-Abwehr und wie können wir sie unterstützen?

Christoph Bock ist Principal Investigator am CeMM Forschungszentrum für Molekulare Medizin der Österreichischen Akademie der Wissenschaften und Professor für Medizinische Informatik an der Medizinischen Universität Wien. Seine Forschung kombiniert experimentelle Biologie (Genom-Sequenzierung, Epigenetik, CRISPR) mit Methoden der Informatik (Bioinformatik, Maschinelles Lernen, Artificial Intelligence) – im Kontext von Krebs, Immunologie und Präzisionsmedizin (https://www.bocklab.org & https://twitter.com/BockLab).

Vortrag: Prof. Dr. Christoph Bock
CeMM Forschungszentrum für Molekulare Medizin der Österreichischen Akademie der Wissenschaften & Medizinische Universität Wien

Moderation: Prof. Dr. Gabriele Clemens
Universität Hamburg, Vizepräsidentin der Akademie der Wissenschaften in Hamburg

 

Donnerstag, 23. Juni 2022, 19:00 Uhr
nur per
Livestream

Eine Anmeldung zum Live-Stream ist nicht erforderlich.
Zum Livestream gelangen Sie hier: https://www.youtube.com/user/awhamburg/videos

Einen Überblick über die gesamte Akademie­vorlesungsreihe „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ erhalten Sie hier.

Donnerstag, 23. Juni 2022 um 19:00

Keine Anmeldung notwendig

Informationen zur Veranstaltung als Download


Ansprechpartnerin

Veronika Schopka
Telefon: +49 40 42948669-12
E-Mail:  veranstaltungen(at)awhamburg.de

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