Forschungsprojekte
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TrustKGA Framework for Knowledge Graphs based on Semantic Integration, Representation, and Curation of Scientific Data to enable Trustable and Interpretable Knowledge Exploration and Discovery.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalTeam:Jahr: 2021Förderung: Leibniz Association in the program "Leibniz Best Minds: Programme for Women Professors"Laufzeit: 2021-2026
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Leibniz Data Manager (LDM)The Leibniz Data Manager (LDM) is an open source and free web-based application for Research Data Management (RDM). LDM delivers different distributions to best fit the specific requirements of various customers, e.g., institutes and research groups performing RDM in various scientific disciplines.Jahr: 2021Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) in the LIS Funding Programme e-Research Technologies (grant no. 438302423).
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CLARIFYCancer Long Survivors Artificial Intelligence Follow Up. EU H2020 Research and Innovation Action (RIA) funded projectTeam:Jahr: 2020Förderung: EU (Horizon 2020)Laufzeit: 2020-2022
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PLATOONDigital PLAtform and analytic TOOls for eNergy. EU H2020 Innovation Action (IA) funded project.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalTeam:Jahr: 2020Förderung: EU (Horizon 2020).Laufzeit: 2020-2022
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P4-LUCATPersonalised Medicine: Multidisciplinary Research Towards ImplementationLeitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalTeam:Jahr: 2020Förderung: Bundesministerium für Gesundheit (BMG)Laufzeit: 2020-2022
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NoBIASEuropean Training Network (ETN) for the study of methods of detecting, describing, and managing bias during in knowledge-driven approaches.Jahr: 2020Förderung: European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement no. 860630.Laufzeit: 2020-2023
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Knowledge4HubrisKnowledge graph methodology allows various types of information deriving from heterogeneous sources to create an integrated representation of all data relevant to the tenure of different forms of power.Jahr: 2020Förderung: Leverhulme Trust
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QualiChainQualiChain hat als Ziel die Erschaffung, das Erproben und die Auswertung einer dezentralisierten Plattform für die Speicherung, das Teilen und das Überprüfen von Qualifikationen aus Bildung und Arbeit.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalJahr: 2019Förderung: EU (Horizon 2020)Laufzeit: 2019-2021
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ImProVITTransforming big data into knowledge: for deep immunoprofiling in vaccination, infectious diseases, and transplantation.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalTeam:Jahr: 2019Förderung: „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft" der VolkswagenStiftung und des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur (MWK)Laufzeit: 2019-2022
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IASiSBig Data for Precision Medicine. IASiS ist ein EU-finanziertes Projekt dessen Ziel ist es, Informationen aus Krankenakten, Bilddatenbanken und Genomdaten zu kombinieren, um personalisierte Diagnose- und Behandlungsansätze in zwei Krankheitsbereichen - Lungenkrebs und Alzheimer - zu ermöglichen.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalJahr: 2017Förderung: EU (Horizon 2020)Laufzeit: 2017-2020
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BigMedilyticsBig Data for Medical Analytics. Das Projekt BigMedilytics – Big Data for Medical Analytics – hat das Ziel, Impulse für die Verbesserung des europäischen Gesundheitswesens mit datengetriebenen Methoden zu liefern, angefangen bei der Prävention, über die Diagnose und Behandlung bis hin zur häuslichen Pflege. Durch Big-Data-Nutzung sollen die Kosten gesenkt sowie Behandlungsergebnisse bei Patientinnen und Patienten sowie der Zugang zu Gesundheitseinrichtungen verbessert werden.Leitung: Prof. Dr. Maria-Esther VidalJahr: 2017Förderung: EU (Horizon 2020)Laufzeit: 2017 – 2020
