📈 Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Emma Zanella, Doktorandin im Labor von Prof. Milena Bellin an der Università degli Studi di Padova, die derzeit am Universitätsklinikum Leiden forscht, am 9. DCVA NLHI Translational Cardiovascular Research Meeting vom 19. bis 20. Juni in Utrecht teilgenommen hat. 🔬 Sie präsentierte eine...
📢 Veröffentlichungsalarm! 📢 ❤️ 🩹 Wir sind stolz darauf, die Veröffentlichung unseres EIC-Strategieplans für das Cardiogenomics-Portfolio des Europäischen Innovationsrats zu teilen, in dem sieben innovative Projekte zusammengeführt werden, die sich auf genetische Forschung, Multi-Omics-Technologien und groß angelegte Datenanalysen zur Bekämpfung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen konzentrieren. 🌟 Dieser Plan zeigt all die großartige gemeinsame Arbeit, die unsere Projekte planen, um...
✨ Spannende Wissenschaft auf der ISHR 2025 in Nara! ✨ Wir sind stolz darauf, mitteilen zu können, dass Martina Calore, PhD, das IMPACT-EU-Projekt auf dem Weltkongress der Internationalen Gesellschaft für Herzforschung – Europäische Sektion (ISHR-ES) vertreten hat, der vom 11. bis 14. Mai 2025 in Nara, Japan, stattfand. 🌟 Martina Calore präsentierte unsere jüngsten Ergebnisse mit einem Abstract mit dem Titel: „Phenotypische Befunde in...
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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