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11/05/2024 09:52

Best Paper Award für Forschungskolleg AI-DPA

Therese Bartusch-Ruhl M. A. Pressestelle Fachbereich Wirtschaft
Hochschule Mainz

    Kopenhagen. Das Team des Forschungskollegs AI-DPA der Hochschule Mainz und der Universität Koblenz wurde für seine Fallstudie mit dem Best Paper Award auf der Internationalen Konferenz für Process Mining (ICPM 2024) in Kopenhagen ausgezeichnet. Die Doktoranden Jana Vormann, Jonas Blatt und Flavio Horbach präsentierten am 14. Oktober 2024 in der dänischen Hauptstadt eine Fallstudie zur prozessorientierten Analyse von Behandlungspfaden bei Prostatakrebs.

    Die Studie, die in Zusammenarbeit zwischen der Hochschule Mainz, der Universität Koblenz und dem Institut für digitale Gesundheitsdaten Rheinland-Pfalz durchgeführt wurde, untersucht datenschutzkonform und anonymisiert die Daten von 22.337 Prostatakrebs-Patienten aus den Jahren 2016 bis 2024. Über 140.000 Datensätze wurden verarbeitet und zu mehr als 12.000 Verläufen verdichtet.
    „Unsere Studie zeigt, dass sich die Prostatakrebsdaten grundsätzlich mit Process Mining verarbeiten lassen und stellt damit einen wichtigen ersten Schritt für eine vielversprechende zukünftige Forschung dar, etwa zu Verlaufsvorhersagen und Empfehlungen“, erklärt Jana Vormann.

    Fallstudie mit dem Best Paper Award ausgezeichnet

    Im Rahmen des PODS4H-Workshops (Process-Oriented Data Science for Healthcare) stellte das Team seine Fallstudie vor, die sich mit der explorativen Analyse von Behandlungsverläufen bei Prostatakrebs befasste. Die Ergebnisse der Studie bieten erste Einblicke in die Komplexität von Behandlungsprozessen und eröffnen neue Möglichkeiten für die Forschung und Analyse von Krebsdaten mittels Prozessanalysen. Die gewonnenen Erkenntnisse bieten Potenzial für zukünftige Forschung – auch im Promotionskolleg. Die Auszeichnung der Fallstudie mit dem Best Paper Award innerhalb des Workshops ist eine Anerkennung der herausragenden Arbeit des Teams und der Bedeutung ihrer Forschung für die zukünftige Verarbeitung und Analyse von Gesundheitsdaten.

    „Die Studie ist ein schönes Beispiel dafür, wie durch die Verwendung innovativer Methoden der Datenanalyse aus den im Krebsregister erhobenen Daten neue Erkenntnisse zur onkologischen Versorgung gewonnen und die Versorgung von Patientinnen und Patienten verbessert werden können“, so Dr. Nils Herm-Stapelberg, Abteilungsleiter Data Science am Institut für digitale Gesundheitsdaten.
    Prof. Dr. Sven Pagel, Sprecher des Forschungskollegs, betont: „Wir freuen uns, dass die langjährige Zusammenarbeit zwischen der Hochschule Mainz und dem Institut für digitale Gesundheitsdaten (IDG) nun direkt zum Projektstart des Promotionskollegs AI-DPA Früchte für die weitere Forschung trägt.“

    Mit diesen vielversprechenden Ergebnissen ebnet das Team den Weg für weitere innovative Forschung im Bereich der Krebsdatenanalyse und Prozessanalyse. Dies unterstreicht die Relevanz datengestützter Prozesse für die Gesundheitsforschung. Die erfolgreiche Zusammenarbeit von Hochschule Mainz, Universität Koblenz und dem Institut für digitale Gesundheitsdaten kann nun die nächsten Schritte angehen.


    Contact for scientific information:

    Prof. Dr. Sven Pagel

    sven.pagel@hs-mainz.de


    More information:

    https://www.hs-mainz.de/microseiten/ai-dpa/uebersicht/


    Images

    Erfolgreiche Präsentation des AI-DPA Teams auf der ICPM 2024 in Kopenhagen: Best Paper Award im PODS4H Workshop für prozessorientierte Krebsdaten-Analyse
    Erfolgreiche Präsentation des AI-DPA Teams auf der ICPM 2024 in Kopenhagen: Best Paper Award im PODS ...
    Jonas Blatt


    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
    Economics / business administration, Information technology, Nutrition / healthcare / nursing, Social studies
    transregional, national
    Contests / awards, Research results
    German


     

    Erfolgreiche Präsentation des AI-DPA Teams auf der ICPM 2024 in Kopenhagen: Best Paper Award im PODS4H Workshop für prozessorientierte Krebsdaten-Analyse


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