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The AIMe registry for artificial intelligence in biomedical research

Abstract

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Authors: Julian Matschinske, Nicolas Alcaraz, Arriel Benis, Martin Golebiewski, Dominik G. Grimm, Lukas Heumos, Tim Kacprowski, Olga Lazareva, Markus List, Zakaria Louadi, Josch K. Pauling, Nico Pfeifer, Richard Röttger, Veit Schwämmle, Gregor Sturm, Alberto Traverso, Kristel Van Steen, Martiela Vaz de Freitas, Gerda Cristal Villalba Silva, Leonard Wee, Nina K. Wenke, Massimiliano Zanin, Olga Zolotareva, Jan Baumbach, David B. Blumenthal

Date Published: 1st Oct 2021

Publication Type: Journal

Watching people decide: decision prediction using heatmaps of reading of a decision-support document

Abstract

Not specified

Authors: Sucheta Ghosh, Pamela Wronski, Jan Koetsenruijter, Wolfgang Mueller, Michel Wensing

Date Published: 27th Sep 2021

Publication Type: Journal

Implementing FAIR data management within the German Network for Bioinformatics Infrastructure (de.NBI) exemplified by selected use cases.

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This article describes some use case studies and self-assessments of FAIR status of de.NBI services to illustrate the challenges and requirements for the definition of the needs of adhering to the FAIR … (findable, accessible, interoperable and reusable) data principles in a large distributed bioinformatics infrastructure. We address the challenge of heterogeneity of wet lab technologies, data, metadata, software, computational workflows and the levels of implementation and monitoring of FAIR principles within the different bioinformatics sub-disciplines joint in de.NBI. On the one hand, this broad service landscape and the excellent network of experts are a strong basis for the development of useful research data management plans. On the other hand, the large number of tools and techniques maintained by distributed teams renders FAIR compliance challenging.

Authors: G. Mayer, W. Muller, K. Schork, J. Uszkoreit, A. Weidemann, U. Wittig, M. Rey, C. Quast, J. Felden, F. O. Glockner, M. Lange, D. Arend, S. Beier, A. Junker, U. Scholz, D. Schuler, H. A. Kestler, D. Wibberg, A. Puhler, S. Twardziok, J. Eils, R. Eils, S. Hoffmann, M. Eisenacher, M. Turewicz

Date Published: 2nd Sep 2021

Publication Type: Journal

COVID-19-Forschungsdaten leichter zugänglich machen – Aufbau einer bundesweiten Informationsinfrastruktur

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Public-Health-Forschung, epidemiologische und klinische Studien sind erforderlich, um die COVID-19-Pandemie besser zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Daher wurden auch in Deutschland … zahlreiche Forschungsprojekte initiiert. Zum heutigen Zeitpunkt ist es ob der Fülle an Informationen jedoch kaum noch möglich, einen Überblick über die vielfältigen Forschungsaktivitäten und deren Ergebnisse zu erhalten. Im Rahmen der Initiative „Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten“ (NFDI4Health) schafft die „Task Force COVID-19“ einen leichteren Zugang zu SARS-CoV-2- und COVID-19-bezogenen klinischen, epidemiologischen und Public-Health-Forschungsdaten. Dabei werden die sogenannten FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) berücksichtigt, die eine schnellere Kommunikation von Ergebnissen befördern sollen. Zu den wesentlichen Arbeitsinhalten der Taskforce gehören die Erstellung eines Studienportals mit Metadaten, Erhebungsinstrumenten, Studiendokumenten, Studienergebnissen und Veröffentlichungen sowie einer Suchmaschine für Preprint-Publikationen. Weitere Inhalte sind ein Konzept zur Verknüpfung von Forschungs- und Routinedaten, Services zum verbesserten Umgang mit Bilddaten und die Anwendung standardisierter Analyseroutinen für harmonisierte Qualitätsbewertungen. Die im Aufbau befindliche Infrastruktur erleichtert die Auffindbarkeit von und den Umgang mit deutscher COVID-19-Forschung. Die im Rahmen der NFDI4Health Task Force COVID-19 begonnenen Entwicklungen sind für weitere Forschungsthemen nachnutzbar, da die adressierten Herausforderungen generisch für die Auffindbarkeit von und den Umgang mit Forschungsdaten sind.

Authors: Carsten Oliver Schmidt, Juliane Fluck, Martin Golebiewski, Linus Grabenhenrich, Horst Hahn, Toralf Kirsten, Sebastian Klammt, Matthias Löbe, Ulrich Sax, Sylvia Thun, Iris Pigeot, Wolfgang Ahrens, Johannes Darms, Jörg Henke, Xiaoming Hu, Sophie Klopfenstein, Lisa Langnickel, Bianca Lassen-Schmidt, Hermann Pohlabeln, Michael Lieser, Anatol-Fiete Näher, Markus Scholz, Carina Vorisek, Dagmar Waltemath, Hannes Wünsche

Date Published: 1st Sep 2021

Publication Type: Journal

Ten Simple Rules for Sharing Experimental and Clinical Data with the Modeling Community

Abstract

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Authors: Matthias König, Jan Grzegorzewski, Martin Golebiewski, Henning Hermjakob, Mike Hucka, Brett Olivier, Sarah Keating, David Nickerson, Falk Schreiber, Rahuman Sheriff, Dagmar Waltemath

Date Published: 13th Aug 2021

Publication Type: Journal

NFDI4Health – Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten

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Epidemiologische und klinische Studien sind standardisiert und gut dokumentiert, jedoch erfüllen Studienprotokolle, eingesetzte Erhebungsinstrumente und erhobene Daten die Anforderungen der FAIR-Prinzipien … nicht in ausreichendem Maße. NFDI4Health wird daher eine Struktur schaffen, die eine zentrale Suche nach existierenden, dezentral verwalteten Datenkörpern und zugehörigen Dokumenten sowie einen FAIRen Zugang zu diesen erleichtert. Dazu werden die Auffindbarkeit und der Zugang zu strukturierten Gesundheitsdaten aus Registern, administrativen Gesundheitsdatenbanken, klinischen und epidemiologischen sowie Public Health-Studien verbessert und die Qualität und Harmonisierung der zugrundeliegenden Daten optimiert. Eine weitere Herausforderung entsteht durch die Verwendung personenbezogener Gesundheitsdaten. Diese sind hoch sensibel, so dass ihre Nutzung restriktive Datenschutzbestimmungen und informierte Einwilligungserklärungen der Studienteilnehmenden erfordert, was jedoch ihre Wiederverwendbarkeit einschränkt. NFDI4Health zielt daher darauf ab, den Austausch und die Verknüpfung von personenbezogenen Gesundheitsdaten sowie verteilte Datenanalysen unter Einhaltung datenschutzrechtlicher und ethischer Bestimmungen zu erleichtern. Um dies möglichst effizient zu erreichen, wird NFDI4Health die Entwicklung neuer, maschinenprozessierbarer Zustimmungsmöglichkeiten sowie innovativer Datenzugriffsservices auf Grundlage der FAIR-Prinzipien vorantreiben und die Interoperabilität von IT-Lösungen für Metadatenrepositorien stärken. Komplementiert wird dies durch die Entwicklung entsprechender Angebote für Training und Ausbildung, um der Herausforderung der Umsetzung der Lösungen in den Universitäten und Forschungseinrichtungen zu begegnen. Schließlich wird durch die gemeinsame Arbeit in der NFDI4Health die Kooperation zwischen klinischer und epidemiologischer/Public Health-Forschung gestärkt.

Authors: Juliane Fluck, Birte Lindstädt, Wolfgang Ahrens, Oya Beyan, Benedikt Buchner, Johannes Darms, Ralf Depping, Jens Dierkes, Hubertus Neuhausen, Wolfgang Müller, Hajo Zeeb, Martin Golebiewski, Markus Löffler, Matthias Löbe, Frank Meineke, Sebastian Klammt, Holger Fröhlich, Horst Hahn, Matthias Schulze, Tobias Pischon, Ute Nöthlings, Ulrich Sax, Harald Kusch, Linus Grabenhenrich, Carsten Oliver Schmidt, Dagmar Waltemath, Sebastian Semler, Juliane Gehrke, Toralf Kirsten, Fabian Praßer, Sylvia Thun, Lothar Wieler, Iris Pigeot

Date Published: 28th Jul 2021

Publication Type: Misc

Facilitating Study and Item Level Browsing for Clinical and Epidemiological COVID-19 Studies.

Abstract (Expand)

COVID-19 poses a major challenge to individuals and societies around the world. Yet, it is difficult to obtain a good overview of studies across different medical fields of research such as clinical … trials, epidemiology, and public health. Here, we describe a consensus metadata model to facilitate structured searches of COVID-19 studies and resources along with its implementation in three linked complementary web-based platforms. A relational database serves as central study metadata hub that secures compatibilities with common trials registries (e.g. ICTRP and standards like HL7 FHIR, CDISC ODM, and DataCite). The Central Search Hub was developed as a single-page application, the other two components with additional frontends are based on the SEEK platform and MICA, respectively. These platforms have different features concerning cohort browsing, item browsing, and access to documents and other study resources to meet divergent user needs. By this we want to promote transparent and harmonized COVID-19 research.

Authors: C. O. Schmidt, J. Darms, A. Shutsko, M. Lobe, R. Nagrani, B. Seifert, B. Lindstadt, M. Golebiewski, S. Koleva, T. Bender, C. R. Bauer, U. Sax, X. Hu, M. Lieser, V. Junker, S. Klopfenstein, A. Zeleke, D. Waltemath, I. Pigeot, J. Fluck

Date Published: 27th May 2021

Publication Type: Journal

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