Signale - Aktivitäten

2. Oktober 2020: Wir stellen unsere Ergebnisse zum Syndrom Lernen auf der 15. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) vor (remote).

30. September bis 2. Oktober 2020: Wir stellen eine neue Metrik für Ausbruchserkennungsalgorithmen für die Topic Group Outbreaks beim Meeting der Focus Group AI for Health vor.

25. bis 29. Januar 2020: Wir sind bei den Applied Machine Learning Days an der EPFL in Lausanne, wo wir unser Framework "EventEpi" (Verarbeitung natürlicher Sprache für die ereignisbasierte Surveillance) vorstellen.

22. bis 24. Januar 2020: Wir stellen Fortschritte der Topic Group Outbreaks beim Meeting H der Focus Group AI for Health in Brasilia vor (vor Ort und remote).

16. bis 17. Januar 2020: Kick-Off des EJP One Health Projekts "BeONE" am RIVM in Bilthoven, Niederlanden: One-Health-Ansatz zur Ausbruchserkennung und Visualisierung mit epidemiologischen und genetischen Daten für Lebensmittelbedingte Erkrankungen.

8. und 9. Januar 2020: Workshop "AI4H standardized assessment framework & handling and assessment methods" am Fraunhofer HHI in Berlin, wo wir Generative Adversarial Networks (GANs) als Lösung für die Generierung von realistischen, anonymen Daten vorstellen.

18. Dezember 2019: Der Artikel "A Bayesian Monte Carlo approach for predicting the spread of infectious diseases" wird in PLOS ONE veröffentlicht.

17. Dezember 2019: Erste Telekonferenz innerhalb der Topic Group Outbreaks (15 Teilnehmende aus 12 Ländern in 7 Zeitzonen).

27. bis 29. November 2019: Wir stellen EventEpi in einem Vortrag auf der ESCAIDE 2019 in Stockholm vor.

25. November 2019: Wir stellen unser Maschinelles-Lernen-Ansätze auf dem Workshop "Infectious Disease Surveillance" an der Universität Bern. Vielen Dank für die Einladung!

21. November 2019: Toller Besuch beim National Institute of Infectious Diseases (NIID) in Tokyo, mit Austauschen über Surveillancesysteme und automatisierte Ausbruchserkennung. Danke für die Gastfreundschaft!

12. bis 15. November 2019: Wir stellen Fortschritte der Topic Group Outbreaks beim Meeting G der Focus Group AI for Health in Neu-Delhi vor (remote).

12. bis 14. November 2019: Spannendes EIOS Global Technical Meeting in Seoul, wo wir unseren Überwachtes-Lernen-Ansatz für die Erkennung von epidemiologisch relevanten Artikeln innerhalb der EIOS-Plattform der Weltgesundheitsorganisation (WHO).

1. November 2019: Kristina Kohn (Universität Kiel) startet ihre Masterarbeit über Dimensionsreduktion, Clustering und fallbasierte Ausbruchserkennung.

11. bis 13. September 2019: Wir stellen EventEpi in einem Vortrag auf der 14. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) in Ulm vor.

1. Juli 2019: Birte Wagner (Universität Bielefeld) startet ihre Masterarbeit über die Anwendung von Machine-Learning-Methoden für die Vorhersage von Diagnosen und Syndromen zur Verbesserung von syndromischer Surveillance mit Notaufnahmedaten.

11. bis 21. Juni 2019: Savina Stoitsova vom National Center of Infectious and Parasitic Diseases (NCIPD) in Bulgarien besucht uns im Rahmen eines durch das ECDC finanzierten "Senior Exchange".

29. Mai und 1. Juni 2019: Wir stellen unseren Vorschlag für das Benchmarking von Ausbruchserkennung-Algorithmen der Focus Group AI for Health während deren Meeting E am ITU in Genf vor. Die Topic Group Outbreaks wird geschaffen!

1. Mai bis 31. Oktober 2019: Stéphane Ghozzi wird für sechs Monate zur Weltgesundheitsorganisation (WHO) in Genf entsendet. Dort entwickelt er Algorithmen und Tools für die Untersuchung von Ausbrüchen unbekannten Ursprungs (MDC-Team) oder die Erkennung von epidemiologisch relevanten online Artikeln in der EIOS-Plattform (DVA-Team).

1. Mai 2019: Auss Abbood ist jetzt Mitglied des Signale-Teams!

März 2019: Im Rahmen des ESEG-Projekts besuchen wir das RESST-Team (syndromische Surveillance) von Public Health England in Birmingham. Danke für den Empfang!

1. Februar 2019: Ein herzliches Willkommen an Theresa Kocher! Sie wird im Rahmen des ESEG-Projekts Signalerkennungsalgorithmen auf Notaufnahmedaten anwenden und ein Dashboard zum Kommunizieren der Ergebnisse entwickeln.

30. Januar und 1. Februar 2019: Wir stellen Arbeiten bei der ISDS Konferenz 2019 in San Diego, Kalifornien vor: "Supervised Learning for Automated Infectious-Disease-Outbreak Detection" und "Epidemiological Dashboards as a Strategy to Integrate Different Data Sources for a Wholistic Surveillance in Real Time". Die Folien findet man unten am Ende dieser Seite.

21. Januar 2019: Eine Einleitung über automatische Ausbruchserkennung wird in der Vorlesungsreihe Infectious Disease Epidemiology am RKI vorgetragen. Die Folien findet man unten am Ende dieser Seite.

1. Dezember 2018: Ein herzliches Willkommen an Knut Perseke! Er wird an Webanwendungen, Dashboards und Visualisierungen arbeiten.

4. Oktober 2018: Der Artikel Surveillance on speed: Being aware of infectious diseases in migrants mass accommodations - an easy and flexible toolkit for field application of syndromic surveillance, Germany, 2016 to 2017 wird in Eurosurveillance veröffentlicht.

Oktober 2018 und 1. November 2018:
Auss Abbood und Rüdiger Busche (beide: Institut für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück), die am Hackathon "hack4health" teilgenommen haben, machen ihre Masterarbeiten bei uns über die Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache für die ereignisbasierte Surveillance und die Hyperparameter Optimierung von Ausbruchserkennung-Algorithmen

27. bis 29. September 2018: Jahrestagung Arbeitskreis für Medizinische Geographie und Arbeitsgruppe Räumliche Statistik, Remagen
Wir sind eingeladen, statistische Methoden und interaktive Dashboards vorzustellen.

12. bis 14. September 2018: Besuch bei Santé publique France, Saint-Maurice
SpF und RKI tauschen sich aus über Syndromische-Surveillance-Systeme, Datenauswertung und -visualisierung , Digitalisierung, Datenschutz, und mehr. Danke für den warmen Empfang!

4. Juli 2018: Besuch beim vfa zum Thema Impfsurveillance, Berlin
Wir stellen ein interaktives Dashboard und Analysen zur Erkundung der Zusammenhänge zwischen Impfungen und Inzidenzen vor.

8. Mai 2018: Die Gewinner-Teams des Hackathons besuchen das RKI
Die vier Teams, die als "Gewinner" des Hackathons "hack4health" ausgezeichnet wurden, stellen ihre Projekte vor.

April und Mai 2018: Besuch zum Thema räumliche-zeitliche statistische Modellierung
Olivera Stojanović des Instituts für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück, die am Hackathon "hack4health" teilgenommen hat, besucht uns und entwickelt ein statistisches Model weiter, das die räumliche-zeitliche Dynamik von Infektionskrankheiten berücksichtigt.

12. bis 16. Februar 2018: Hackathon "hack4health" an der Universität Osnabrück
Der Hackathon "hack4health - Cognitive Computing Hackathon on Epidemiology" wurde vom 12. bis 16. Februar an der Universität Osnabrück ausgetragen und hatte zum Ziel moderne Methoden des maschinellen Lernens auf klassische Probleme der Infektionsepidemiologie anzuwenden.

Die Organisation, Verlauf und Ergebnisse sind im unten gelinkten Bericht zum Hackathon beschrieben.

7. November 2017: ESCAIDE 2017, Stockholm
Wir stellen unser Kontext-Dashboard in einem Vortrag vor.

19. und 20. September 2017: Workshop "Automatic Outbreak Detection" am RKI, Berlin
Wir haben über 20 hochrangige Expertinnen und Experten aus ganz Europa eingeladen, um uns über den Stand und die Zukunft der automatischen Ausbruchserkennung auszutauschen. Es gab insgesamt vier Sessions, die jeweils aus vier bis sechs kurzen Vorträgen und anschließender Diskussionsrunde bestehen. Schwerpunkt der Themen lag auf Data Science (Statistik und Informatik): Frühwarnsysteme (Vergleich von verschiedenen europäischen Ländern); Ausbruchserkennung (Algorithmen); Ausbruchsmanagement (Datenintegration); Datenvisualisierung (Berichte und Dashboards).

Mehr zum Workshop findet man im unten gelinkten Bericht.

16. Januar 2017: Besuch des Instituts für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück
Forscher des IKW stellen uns ein Projekt vor, das darauf zielt, anhand Soziale-Medien-Daten die Grippewelle früher zu erkennen.

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