Clinomic AI Lab

Wir gestalten die Zukunft der Intensivmedizin.

Durch die Synergie von medizinischer Expertise und modernster künstlicher Intelligenz erschaffen wir Lösungen um die Behandlung kritisch kranker Patienten weltweit zu verbessern.

Das Clinomic AI Lab ist die zentrale Forschungsabteilung von Clinomic und widmet sich intensiv den Anwendungen von Künstlicher Intelligenz sowie IoT direkt am Patientenbett.

Das Clinomic AI Lab bündelt nicht nur unsere akademische Forschung, sondern auch unser Intellectual Property-Portfolio. Damit stärken wir unsere Position als Vorreiter in der medizinischen KI-Innovation. Jedes unserer Forschungsvorhaben verfolgt das klare Ziel, die Patientenversorgung nachhaltig zu verbessern. Dabei sind wir stets von unserer ethischen Verantwortung für kritisch kranke Patienten geleitet. Durch unsere gemeinsamen Anstrengungen streben wir eine Zukunft an, in der die Intensivmedizin durch die Präzision der künstlichen Intelligenz nahtlos optimiert wird.

Mitglieder des Clinomic AI Lab

Ahmed Hallawa

Abteilungsleiter

Dr. Jubin Shah

Bioinformatiker

Roney Mathew

Ingenieur für maschinelles Lernen

Cagatay Sariman

Ingenieur für maschinelles Lernen

Hendrik Laux

Ingenieur für maschinelles Lernen, Visuelle Verarbeitung

Maike Gronholz

Medizinische Werkstudentin

Dr. Arne Peine

Medizinischer Berater

Dr. Lukas Martin

Wissenschaftlicher Berater

Unsere Forschungsprinzipien

Interdisziplinäre Synergie

Unsere Arbeit basiert auf der Zusammenarbeit zwischen KI-Experten, Medizinern und führenden Universitäten zur Entwicklung innovativer Lösungen in der Intensivmedizin.

Daten und Evidenz

Data first. Strikte, datenbasierte Forschungsmethoden garantieren höchste Standards in Bezug auf klinische Relevanz, Evidenz und Genauigkeit.

Verantwortung

Beim Umgang mit Daten gelten für uns die höchsten Standards in Bezug auf Datenschutz, Vertraulichkeit und Transparenz – ohne Kompromisse.

“In der komplexen Synergie von Daten und klinischen Entscheidungen auf der Intensivstation nutzen wir die Technologie nicht nur als Werkzeug, sondern als Partner. Jede Innovation, die wir fördern, ist ein Beweis für unser Engagement für bessere Ergebnisse und eine bessere Zukunft.”

Ahmed Hallawa
Abteilungsleiter des Clinomic AI Labs

Publikationen und Konferenzen

Nature Partner Journal Digital Medicine

Development and Validation of a Reinforcement Learning Algorithm to Dynamically Optimize Mechanical Ventilation in Critical Care

Nature Scientific Reports

Two-Stage Visual Speech Recognition for Intensive Care Patients

Emerging Microbes and Infections

Perception of the 2020 SARS-CoV-2 Pandemic among Medical Professionals in Germany

JMIR Medical Informatics

Telemedicine in Germany during the COVID-19 Pandemic: Multi-Professional National Survey.Only 135 characters allowed.

EvoStar

On the Use of Evolutionary Computation for In-Silico Medicine: Modelling Sepsis via Evolving Continuous Petri Nets.” In Applications of Evolutionary Computatio

Pneumologie

Perception of the COVID-19 Pandemic among Pneumology Professionals in Germany

JMIR Medical Informatics

Standardized comparison of voice-based information and documentation systems to established systems in Intensive Care: A Cross-Sectional study.

JMIR Medical Informatics

Predicting abnormalities in laboratory values for patients in the intensive care unit using deep artificial neural networks

European Urology Focus

Impact of the COVID-19 Pandemic on Urologists in Germany

Anästhesiologie & Intensivmedizin

Artificial Intelligence and Machine Learning in Intensive Care Research and Clinical Application.

International Journal of Computational Intelligence Systems

A Novel Hybrid Methodology for Anomaly Detection in Time Series. International Journal of Computational Intelligence Systems

AINS

Artificial Intelligence: Challenges and Applications in Intensive Care

Der Anaesthesist

Was Ist Neu… Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Intensivmedizin.

JMIR Medical Informatics

A Deep Learning Approach for Managing Medical Consumable Materials in Intensive Care Units via Convolutional Neural Networks: Technical Proof-of-Concept Study

MECO

A Machine Learning Approach for the Classification of Disease Risks in Time Series

MIPRO

A Novel NLP-Fuzzy System Prototype for Information Extraction from Medical Guidelines.

IEEE SAMI

Incremental Parameter Estimation of Stochastic State-Based Models.

Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems

Machine Learning in Future Intensive Care—Classification of Stochastic Petri Nets via Continuous-Time Markov Chains

GECCO

Evo-RL: Evolutionary-Driven Reinforcement Learning

GECCO

Exploration of unknown environments via evolution of behavioral and morphological properties of miniaturized sensory agents

Neuigkeiten aus dem Clinomic AI Lab

Revolutionizing Telemedicine in Europe with Mona Mobile: The 5G-Enabled ICU System

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Celebrating a Milestone: The Launch of Clinomic AI Lab

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VentAI: The Future of Mechanical Ventilation for Critically Ill Patients

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Wir danken den Unterstützern unserer Forschungsarbeit

nvidia Inception Program

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Karriere in unserem Clinomic AI Lab

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