Nachweis einer Korrelation zwischen Krankheiten und EKGs mittels maschinellen Lernens

2018 | Mathematik/Informatik | Thüringen

Teilnehmer

  • Niklas Degel (18, Mitte), Schloßvippach
    Albert-Schweitzer-Gymnasium, Erfurt
  • Max Philipp (18, links), Erfurt
    Albert-Schweitzer-Gymnasium, Erfurt
  • Olexiy Davydov (19, rechts), Erfurt
    Albert-Schweitzer-Gymnasium, Erfurt

Preise

  • Teilnahme am China Adolescents Science & Technology Innovation Contest in China gestiftet von China Association for Science and Technology und der Ernst A. C. Lange-Stiftung

Projekt

Den Puls gefühlt

Nachweis einer Korrelation zwischen Krankheiten und EKGs mittels maschinellen Lernens

Jemandem den Puls fühlen – das haben Niklas Degel, Max Philipp und Olexiy Davydov in ihrem Forschungsprojekt wörtlich genommen. Die drei fragten sich, inwieweit man von einem EKG, also einer Aufnahme der Herztöne, auf das Vorhandensein bestimmter Krankheiten wie Diabetes und Magengeschwüre schließen kann. Um eine belastbare Antwort darauf zu geben, nutzten die Jungforscher die Werte von mehr als 3 000 EKGs aus einer Datenbank und analysierten sie mit verschiedenen neuronalen Netzwerken. Das sind lernfähige Computerprogramme. Das Resultat: Tatsächlich scheint sich in den Daten ein Zusammenhang zwischen den Herztönen und bestimmten Erkrankungen anzudeuten. Für ein konsistenteres Ergebnis müsste man jedoch noch deutlich mehr Datensätze analysieren.

 

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