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846 Treffer:
Suchergebnisse 481 bis 490 von 846
481. Gemeinsame Wissenschaftskonferenz beschließt Förderung der NFDI4Health  
URL: /medien/presse/einzelansicht/gemeinsame-wissenschaftskonferenz-beschliesst-foerderung-der-nfdi4health.html
Datum: 26-06-20
Pigeot: „Die Erfassung und Analyse personenbezogener Daten zu Gesundheits- sowie Krankheitsstatus und wichtiger Einflussfaktoren darauf sind eine wesentliche Komponente zur Entwicklung neuer Therapien, übergreifender Versorgungsansätze und präventiver Maßnahmen eines modernen Gesundheitswesens“ Ein multidisziplinäres Team aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern soll in Deutschland eine Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten aufbauen: NFDI4Health. Die…  
482. Maschinelles Lernen: Neue Emmy Noether-Nachwuchsgruppe am BIPS  
URL: /medien/presse/einzelansicht/maschinelles-lernen-neue-emmy-noether-nachwuchsgruppe-am-bips.html
Datum: 15-06-20
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert am Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS eine Nachwuchsgruppe, die in den kommenden Jahren zum Thema „Statistische…  
483. Hajo Zeeb an Stellungnahme des Zukunftsforums Public Health zur COVID-19-Pandemie beteiligt  
URL: /medien/aktuelles/einzelansicht/hajo-zeeb-an-stellungnahme-des-zukunftsforums-public-health-zur-covid-19-pandemie-beteiligt.html
Datum: 22-05-20
Die Corona-Krise zeigt eindrucksvoll, dass gesundheitliche Herausforderungen alle gesellschaftlichen Bereiche betreffen. Daher sind sie nur als gesamtgesellschaftliche Aufgabe zu bewältigen. Bessere…  
484. Die U Bremen Research Alliance wird ein gemeinnütziger Verein  
URL: /medien/presse/einzelansicht/die-u-bremen-research-alliance-wird-ein-gemeinnuetziger-verein.html
Datum: 15-05-20
Pigeot: „Besonders intensiv kooperieren wir in vier interdisziplinären und institutionenübergreifenden Wissenschaftsschwerpunkten“ Diese Kooperation macht die Forschungsstärke der Universität und ihrer regionalen Partner weltweit sichtbar: Seit 2016 arbeiten sie unter dem Namen U Bremen Research Alliance zusammen. Dabei handelt…  
485. [BIPS Projekt] Statistische Inferenz mit maschinellen Lernverfahren  
URL: /forschung/projekte/einzelansicht.html?projID=846&cHash=cc679703c53c78f1b37a1851080b34a2
Datum: 15-05-20
Die Nachwuchsgruppe beschäftigt sich mit der Entwicklung statistischer Inferenzmethoden für maschinelle Lernverfahren. Besonderes Augenmerk legen wir auf epidemiologische Probleme wie Confounding,…  
486. Diese Bedingungen muss eine Contact Tracing App erfüllen  
URL: /medien/presse/einzelansicht/diese-bedingungen-muss-eine-contact-tracing-app-erfuellen.html
Datum: 04-05-20
Eine Contact Tracing App kann dazu beitragen, die COVID-19 Epidemie einzudämmen – als eine Komponente eines umfassenden Konzepts. Von besonderer Bedeutung sind technisch sichere Funktionsfähigkeit,…  
487. BIPS-Direktorin schreibt Strategiepapier zur Eindämmung der COVID-19-Pandemie  
URL: /medien/aktuelles/einzelansicht/bips-direktorin-schreibt-strategiepapier-zur-eindaemmung-der-covid-19-pandemie.html
Datum: 30-04-20
In einer gemeinsamen Stellungnahme sprechen sich die vier größten deutschen Forschungsorganisationen (Fraunhofer-Gesellschaft, Helmholtz-Gemeinschaft, Leibniz-Gemeinschaft, Max-Planck-Gesellschaft)…  
488. Corona-Podcast mit Lucia Reisch  
URL: /medien/aktuelles/einzelansicht/corona-podcast-mit-lucia-reisch.html
Datum: 29-04-20
In der Corona-Pandemie müssen wir neue Gewohnheiten lernen. Oft geschieht das nicht durch strenge Regeln, sondern mit kleinen Anstupsern, sagt die Verhaltensforscherin Lucia Reisch, Leibniz-Chair am…  
489. Neuer Cochrane Review legt die Notwendigkeit zur Untersuchung von Zuckersteuern offen  
URL: /medien/presse/einzelansicht/neuer-cochrane-review-legt-die-notwendigkeit-zur-untersuchung-von-zuckersteuern-offen.html
Datum: 09-04-20
Eine heute neu publizierte Forschungsarbeit zur Wirksamkeit einer Zuckersteuer und einer Steuer auf Lebensmittel mit zugesetztem Zucker, jenseits von zuckerhaltigen Getränken, zur Prävention von…  
490. [BIPS Projekt] Weiterentwicklung, Optimierung und Anwendung eines Algorithmus zur Detektion schwerwiegender unerwünschter Arzneimittelwirkungen auf Basis von Versichertendaten  
URL: /forschung/projekte/einzelansicht.html?projID=816&cHash=472d6500ea39271ba2f413334dbd0312
Datum: 01-04-20
Schwerwiegende unerwünschte Arzneimittelwirkungen (UAW) stellen sowohl für die betroffenen Patientinnen und Patienten als auch für das Gesundheitssystem ein ernstzunehmendes Problem dar. In einer…  
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