![Du betrachtest gerade DIFUTURE Symposium 2019 in Tübingen](https://difuture.de/wp-content/uploads/2024/06/Kliniken-Berg_DSC2681.jpg)
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Das DIFUTURE Symposium 2019 fand am 10. Oktober in Tübingen statt. Das Symposium präsentierte unsere Fortschritte und brachte unsere Partner zusammen, um weitere Forschungsperspektiven zu diskutieren. Zu diesem Zweck hatten wir führende internationale Experten eingeladen, die ihre Ansätze für Datenaustausch, Interoperabilität, Datenintegration und -analyse vorstellten.
Grosser Hörsaal
Medizinische Klinik
Uni-Kliniken Berg
72076 Tübingen
11:00 – 11:15
Begrüßungsworte
(Oliver Kohlbacher, Nico Pfeifer und Klaus A. Kuhn)
11:15 – 11:55
Zusammenfassung und Ziele des i2b2 / tranSMART AUG Plattform Treffens
(Shawn N. Murphy, Harvard Medical School)
11:55 – 13:00
Lunch break / Buffet
11:15 – 11:55
Datenschutz-Spiele: Ökonomie als Mittel zum Ausgleich von Datenschutz und Nutzen von Gesundheitsdaten
(Bradley A. Malin, Vanderbilt University)
13:40 – 14:20
Innovation durch Integration: Lehren aus der Implementierung und neue Betriebsmodelle
Basierend auf dem Einsatz des FHIR-Moduls von REDCap in Single- und Multi-Center-Studien
(Paul A. Harris, Vanderbilt University Medical Center)
14:20 – 14:40
DIFUTURE Overview and Status
(Klaus A. Kuhn, Technische Universität München)
14:40 – 15:20
Kaffeepause
15:20 – 15:50
Personal Health Train (PHT) – Aktueller Stand
(Marius Herr, Eberhard Karls Universität Tübingen)
15:50 – 16:20
Architektur des DIFUTURE Data Integration Centers
(Jörg Peter, Eberhard Karls Universität Tübingen)
16:20 – 16:50
Use Case Multiple Sklerose (UC MS): Die vielen Herausforderungen bei der Erstellung einer Entscheidungsregel für die Behandlung
(Ulrich Mansmann, Ludwig-Maximilians-Universität München)
16:50 – 17:20
Use Case Parkinson’s Disease (UC PD): Bestimmung von Markern für das Fortschreiten von Parkinson: Die LOC-PD-Studie
(Thomas Gasser, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen e.V. (DZNE), Tübingen)
17:20 – 18:00
Bewertung des Bauchspeicheldrüsenkrebsrisikos durch maschinelle Lernanalyse von realen klinischen Aufzeichnungen
(Chris Sander, Dana-Farber Cancer Institute and Harvard Medical School)
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