IMPACT- und REMODEL-Projekte freuen sich, Sie zur Teilnahme an einem Webinar einzuladen, das darauf abzielt, die Omics-Techniken und deren Einsatz in der biomedizinischen Forschung zu erforschen. Das Webinar bietet die Möglichkeit, innovative Ansätze zur Integration von Omics-Daten zu diskutieren, die die biomedizinische Forschung und personalisierte Therapien für neuromuskuläre Erkrankungen und arrhythmogene...
🚀 Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass gestern das erste Webinar zum IMPACT-Projekt stattgefunden hat! Während des Webinars stellte Alessandra Rampazzo, Professorin an der Università degli Studi di Padova und Koordinatorin des Projekts, das IMPACT-Projekt vor und erläuterte seine Vision, Ziele und Potenziale bei der Erforschung neuer Therapien. Als nächstes Michele M....
Das IMPACT-Projekt freut sich, Sie zu einem speziellen Webinar einzuladen, bei dem Sie innovative Ansätze zur Behandlung der arrhythmogenen Kardiomyopathie (ACM) erkunden können. Während des Webinars werden wir das IMPACT-Projekt und seine Partner untersuchen und uns auf die Bedeutung von Kardiomyopathien und die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Entdeckung neuer Therapien konzentrieren.
Am 26.-27. September fand an der Universität Padua das erste Jahreskonsortiumstreffen der Universität Padua statt. #IMPACT-Projekt (Cardiogenomics meets Artificial Intelligence: ein Fortschritt bei der Diagnose und Behandlung arrhythmogener Kardiomyopathie), der von der Europäischen Union finanziert wird.
Am 26.-27. Oktober veranstaltete die University of Studies of Padua das Kick-off Meeting des neu gestarteten #IMPACT-Projekt (Cardiogenomics meets Artificial Intelligence: ein Fortschritt bei der Diagnose und Behandlung arrhythmogener Kardiomyopathie), der von der Europäischen Union finanziert wird.
Das IMPACT-Projekt hat offiziell begonnen! Mit 7 Partnern aus verschiedenen EU-Ländern wird 🇪🇺 , IMPACT eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Integration von klinischen und -omics-Daten aus dem ACM-Patientenregister implementieren, die unbeaufsichtigtes Mixed-Data-Clustering und Phenomapping verwendet, um phänotypische Untergruppen innerhalb der Patientenkohorte zu identifizieren, die zur Erkennung therapeutisch umsetzbarer Ziele führen.
Credits: Datensymposium
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