Bachelor, Vollzeit
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Studienprojekte
GeneQL
Um den Genetikerinnen und den Genetikern des Ordensklinikum Linz die großflächige Analyse von Gendaten zu erleichtern, sollen SQL-Abfragen ohne jegliches IT-Fachwissen ermöglicht werden. Die Studierenden designen und implementieren im Rahmen dieses Studienprojekts eine Software, welche eine intuitive graphische Oberfläche bietet und Eingaben automatisiert in SQL-Queries umwandelt. Durch die Verwendung des Programms soll Genetikerinnen und den Genetikern unter anderem das Belegen neuer krebsverursachenden Gene erleichtert werden.
Zeitraum: Mar 2024 - Jan 2025
Themenfelder: Bioinformatik, Next Generation Sequencing, Datenbanken
FH-Betreuer: J. Vetter, J. Schurr
Projektpartner: Ordensklinikum Barmherzige Schwestern (Linz)
PAMV
Ziel des Projektes PAMV (Prognose-Tool zur Vermeidung von Medikamentenengpässen) ist es, ein Vorhersage-Tool zu bauen das künftige Medikamenten-Engpässe vorhersagen kann und das helfen kann, die Auswirkungen eines bestimmten Events auf die Arzneimittelversorgung besser einschätzen zu können.
Zeitraum: Mar 2024 - Jan 2025
Themenfelder: Medizininformatik, Arzneimittelversorgung
FH-Betreuer: A. Lin
Projektpartner: Agentur für Erährungssicherheit (AGES)
PACADI
Im PACADI-Projekt (Pathology Carcinoma Diagnostics) erhalten Studierende hochauflösende Multiplex-Immunfluoreszenz-Bilder aus der Pathologie-Abteilung des Kepler Universitätsklinikums. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von Machine-Learning-Methoden Krebszellen im Kolonkarzinom zu segmentieren und auffällige Muster oder Anomalien zu identifizieren. Durch die Kombination von medizinischer Bildgebung und künstlicher Intelligenz sollen neue Ansätze für die Diagnose und Charakterisierung von Kolonkarzinomen entwickelt werden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Medizininformatik, KI, Bildverarbeitung, Onkologie
FH-Betreuer: E. Mayrhuber
Projektpartner: Pathologie des Kepler Universitätsklinikums
Medication risks
Medication Risks
Um medizinisches Personal zu unterstützen Probleme mit Medikamenten zu entdecken, soll eine Plattform entwickelt werden, die mit wenigen Angaben eine schnelle und einfache Einschätzung auf mögliche Risiken in der Medikation zu erhalten. Die Studierenden designen und implementieren im Rahmen des Studienprojekts eine Website, die eine intuitive graphische Oberfläche bietet und die Eingabe und Prüfung ausgewählter Marker erlaubt. Anhand eines bestehenden statistischen Models wird so eine Risikoeinschätzung zu Medikationsproblemen ermöglicht. Zusätzlich sollen weitere auf Machine-Learning basierende Modelle entwickelt werden, um diesen Prozess weiter zu verbessern. Dadurch trägt dieses Projekt dazu bei, Probleme mit Medikamenten früher zu erkennen und im besten Fall ganz zu vermeiden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Bioinformatik., Medizininformatik, Pharmazie
FH-Betreuer: J. Schurr
Projektpartner: Paracelsus Medizinische Universität (PMU)
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