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Wie sich in der aktuellen COVID-19-Pandemie gezeigt hat, unterliegt der aktuelle Stand der Technik von Machine Learning bei der medizinischen Bildanalyse gewissen Einschränkungen. Um pandemische Krankheiten auf Basis laufend erhobener klinischer Daten in Zukunft frühzeitig zu erkennen und rasch Modelle für individuelle Behandlungssteuerung zu etablieren, entwickelt Georg Langs neue Methoden. Der Experte für Machine Learning in Medical Imaging erarbeitet in diesem Projekt Ansätze für die beschleunigte Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für eine optimale und zeitgerechte Behandlungsunterstützung auf Basis einer während der frühen Phase im klinischen Alltag beobachteten sukzessive wachsenden Datenmenge. Neben der Überwachung phänotypischer Anzeichen über eine große Anzahl von Datenzentren hinweg berücksichtigt die neue Methodik auch die Heterogenität der Daten, Verzerrungen und Bias sowie den Einfluss unterschiedlicher technologischer Faktoren auf Bilddaten. Das Projekt ist im Rahmen internationaler Kooperationen, wie der ZODIAC Initiative der IAEA und WHO, sowie der AIX-COVNET-Kooperation, unter anderem mit der Universität Cambridge vernetzt.