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17.03.2003 16:40

TEMIS und Fraunhofer SCAI arbeiten gemeinsam an neuartiger Text-Mining-Software für die Life Science

Tamara Häußler Marketing und Kommunikation
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

    Das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) in Sankt Augustin und die TEMIS Deutschland GmbH arbeiten gemeinsam am Zugang zu Informationen aus der biomedizinischen und klinischen Forschung - eine der größten Herausforderungen der Bioinformatik.

    Informationen aus verschiedenen Quellen und Disziplinen der "Life Sciences" zu extrahieren und zu kombinieren, ist von zunehmender Bedeutung für die biomedizinische und klinische Forschung. Ein Großteil dieser Informationen ist jedoch nur in Form wissenschaftlicher Artikel verfügbar, und die Menge der neu erscheinenden Fachliteratur wächst heute explosionsartig. Ein Riesenproblem für die Wissenschaftler: Denn für sie wird es zunehmend schwieriger, auf dem aktuellen Stand der Forschung zu bleiben und den Überblick über sämtliche relevanten Informationen zu behalten. Text Mining liefert Lösungen für dieses Problem, indem Informationen aus unstrukturierten Texten automatisch gesammelt und extrahiert werden.

    Die Kompetenzen von TEMIS und Fraunhofer SCAI bündeln führende Industrie-Technologie in der semantischen Textanalyse mit langjähriger Erfahrung in der biomedizinischen Datenverarbeitung und Datenanalyse. Die Kooperationspartner entwickeln neue Lösungen, mit denen die Nutzung von Information in Freitexten künftig entscheidend verbessert wird. Auf Grundlage der TEMIS-Software Insight DiscoverTM Extractor entwickeln die Partner eine Grammatik für die biomedizinische Terminologie. Ziel ist es, eine Komplettlösung anzubieten, die Text-Mining-Services und die dazugehörige Software umfasst.
    Wissenschaftliche Anwendungsgebiete sind:

    - die Extraktion von Information, die Protein-Protein-Interaktionen
    oder die Assoziation von Genen mit Krankheiten beschreiben,
    - die Strukturierung von Wissen über chemische Wirkstoffe und
    ihre biologischen und toxikologischen Eigenschaften und
    - die Identifizierung relevanter prognostischer Faktoren für
    klinische Studien.

    "Die Allianz von SCAI Bioinformatik mit der Firma TEMIS bringt zwei Arten komplementärer Expertise zusammen", sagt der Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer SCAI, Dr. Martin Hofmann. "TEMIS gehört zu den führenden Anbietern von Text-Mining-Software und die Bioinformatik-Abteilung des SCAI hat langjährige Erfahrung in der Anwendung von Text-Mining-Strategien in der biomedizinischen Forschung."

    "Fraunhofer SCAI ist der perfekte Partner für uns, um unser Engagement in den Life Sciences zu verstärken", sagt Stefan Geißler, Geschäftsführer der TEMIS Deutschland GmbH. "Zusammen sind wir in einer idealen Position, um den Anforderungen des Marktes zu entsprechen: Mit ausgereiften Anwendungen auf Basis der TEMIS Text-Mining-Produkte und der Expertise von Fraunhofer SCAI."

    Ansprechpartner:
    Dr. Christian Gieger
    Abteilung Bioinformatik
    Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI)
    Schloss Birlinghoven
    53754 Sankt Augustin
    Tel.: 02241-14-2382, Fax: -2656
    E-Mail: christian.gieger@scai.fhg.de
    www.scai.fraunhofer.de

    TEMIS Deutschland GmbH
    Stefan Geißler
    Kurfürstenanlage 3
    69115 Heidelberg
    Tel. +49 6221 13753-12
    E-Mail: stefan.geissler@temis-group.com
    www.temis-group.com


    Weitere Informationen:

    http://www.scai.fraunhofer.de
    www.temis-group.com


    Bilder

    Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten ermöglicht die präzise Repräsentation biomedizinischer Zusammenhänge
    Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten ermöglicht die präzise Repräsentation biomedizini ...

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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Biologie, Chemie, Ernährung / Gesundheit / Pflege, Informationstechnik, Maschinenbau, Medizin
    überregional
    Forschungsprojekte, Organisatorisches
    Deutsch


     

    Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten ermöglicht die präzise Repräsentation biomedizinischer Zusammenhänge


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