Der Paradigmen-Wechsel in der Medizin ist bereits in vollem Gange. "Unser Wissen über die Grundlagen und die Möglichkeiten der Personalisierung in Prävention, Diagnostik und Therapie wächst stetig", kommentiert das Bundesministerium für Bildung und Forschung. Dafür, so Schätzungen der Deutschen Genom Initiative (genomDE), werden zur Verarbeitung von einer Million Genom Datensätzen in Deutschland eine Kapazität von etwa 10'000 TiB benötigt.
Wir sehen es als möglich und laden Sie zu unserem kostenlosen Webinar über Genomsequenzierung aus der souveränen Cloud am 15. Mai um 10 Uhr ein. Unsere ausgewiesenen Experten geben Ihnen einen Einblick in die faszinierende Welt der Genomsequenzierung und wie diese durch modernste Cloud- und KI-Technologien greifbar wird. Erfahren Sie, wie diese die Zukunft der Gesundheitsversorgung revolutioniert und wie Sie davon profitieren können - melden Sie sich jetzt unverbindlich zum Online-Seminar an!
Die Kombination aus Cloud-Technologie, künstlicher Intelligenz (KI) und dem Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) Standard spielt dabei übrigens eine entscheidende Rolle. Neben einem kurzen einleitenden Beitrag von Prof. Dr. Lennart Jahnke, Universitätsklinikum Freiburg, geht unser Referententeam, bestehend aus Experten auf diesem Gebiet, gehen darauf im Detail ein:
Dominik Steiner (Google Cloud Healthcare & Life Science Team)
und
Florian Chrometz (Senior Cloud Solution Architect GCP T-Systems)
werden unter anderem folgende Themen im kostenlosen Live-Event behandeln:
Die Cloud-Technologie bietet eine skalierbare und kostengünstige Infrastruktur für die Speicherung und Analyse großer Mengen von Gesundheitsdaten. Durch die Nutzung von Cloud-Plattformen können Gesundheitsdienstleister und Forschungseinrichtungen schnell und effizient auf diese Daten zugreifen, um personalisierte Behandlungsansätze zu entwickeln.
Die künstliche Intelligenz kommt ins Spiel, indem sie komplexe Muster und Zusammenhänge in den Gesundheitsdaten identifiziert, die für menschliche Experten möglicherweise schwer zu erkennen sind. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen können beispielsweise genetische Varianten analysiert werden, um das Risiko bestimmter Krankheiten vorherzusagen oder personalisierte Therapien zu empfehlen. Darüber hinaus können KI-Modelle helfen, Medikamentenwirkungen vorherzusagen und Behandlungspläne zu optimieren.
Der Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) Standard ist ein Datenformat, das entwickelt wurde, um den Austausch von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen Systemen zu erleichtern. Durch die Verwendung von FHIR-konformen Schnittstellen können verschiedene Gesundheitsakteure nahtlos auf die Daten zugreifen und sie miteinander teilen, was die Zusammenarbeit zwischen Ärzten, Forschern und Patienten erleichtert.
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