Informatik

hs-analysis

high scale analysis für medizinische anwendungen

interessant für

motivation

Fachkräfte in der Pharmaforschung, den Biowissenschaften und Forscher in Unikliniken stehen unter Druck, Ihre Arbeit zu optimieren, Zeitaufwand und Kosten zu reduzieren. Dazu müssen Diagnosen schnell und zuverlässig getroffen werden.

 

HS Analysis bietet hierfür mit der präzisen Bildanalyse eine passende Softwarelösung an.
Somit wird der Forscher unterstützt, genaue, reproduzierbare Daten bereitzustellen. Menschliche Fehler, die oft durch die manuelle Auswertung entstehen, werden eliminiert und Ergebnisse in kürzester Zeit aus einer sehr großen Datenmenge qualitativ gewonnen und analysiert.

technologie

Die modernsten Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen die automatische Interpretation von Gewebeproben. Genaugenommen werden mit Deep Learning-Verfahren Digitalbilder analysiert. Ergebnis der Analyse ist die zuverlässige und schnelle Quantifizierung der Effekte der Wirkstoffkandidaten auf das Gewebe.

 

HS Analysis verwendet verschiedene Technologien, um auf die Anforderungen in verschiedenen Bereichen zu antworten. Im Folgenden werden 2 Beispiele erklärt:

Medikamentenentwicklung: Digitale Histologie ist eine vielversprechende Methode für quantitative Automatisierung in der Erforschung neuer Medikamente. Dafür werden Digitalscanner verwendet, die die Virtualisierung der zu untersuchenden Gewebeprobe in hoher mikroskopischer Auflösung ermöglichen. Durch die Kombination des Digitalscans mit automatischer Erkennung und Quantifizierung durch Software entstehen viele neue Möglichkeiten in der Erforschung neuer Medikamente gegen Krankheiten.

Entwicklung von Krankheiten: Fortschritte bei künstlichen neuronalen Netzen erlauben heute die zuverlässige Erkennung von Strukturen mit komplexer Morphologie.
Damit Forscher und Pathologen in Unikliniken und der Pharmaindustrie schnell Antworten auf entscheidende Fragen im Krankheitsgeschehen finden können, stellt HS Analysis Software für automatische Analyse von Gewebeproben bereit. Dafür werden u.a. neuronale Netze sowie Deep Learning eingesetzt. Sie helfen, die Region of Interest (ROI) automatisch zu erkennen und auszuwerten.

initiativbewerbung

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Für eine Abschlussarbeit (Bachelor/Master)

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Für eine HiWi-Stelle oder eine Werkstudentenstelle

Für eine Festanstellung

Als Mitgründer?

institut

Das Team um HS-Analysis (High Scale Analysis) hat sich am KIT zusammen gefunden und verfolgt das gemeinsame Ziel, das Unternehmen HS Analysis zum Standard der automatisierten Smart Data Analyse zu etablieren.

 

Das Unternehmen beschäftigt IT Spezialisten, die moderne Ansätze im Bereich der künstlichen Intelligenz nutzen und valide Serverarchitektur aufsetzten. HS Analysis ist davon überzeugt, dass nicht nur die Algorithmik für die Automatisierung relevant ist, sondern gleichermaßen das Design. Somit beschäftigt HS Analysis auch Wissenschaftler und Künstler, die bestehende Prozesse hinterfragen und neue Vorschläge für Life Science liefern. Diese Kombination aus Experten in Design Thinking, Data Science und Deep Learning Ansätzen ist einzigartig und ist insbesondere für Produkt-, Forschungs- und IT-Abteilungen von Interesse.

weitere infos

unser Ansprechpartner:

Sergey Biniaminov

Technology Readiness Level:

Qualifiziertes System mit Nachweis der Funktionstüchtigkeit im Einsatzbereich (8)

Website:

www.hs-analysis.com/