Ana Grönke (Dr. rer. nat.)

Projektkoordinator / Datenverwalter / wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität zu Köln

ORCID: 0009-0006-9447-7687

Biografie

Ana Grönke ist Wissenschaftlerin mit einem Master-Abschluss in Biologie (Universität Belgrad), einem Magister-Abschluss in Pflanzenphysiologie und Genetik (Universität Belgrad), einem Doktortitel in Medizinwissenschaften (Karolinska-Institut, Schweden) und einer Postdoc-Tätigkeit mit Schwerpunkt auf mitochondrialen Funktionsstörungen bei menschlichen Erkrankungen (Max-Planck-Institut für Biologie des Alterns, Köln). Sie verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Leitung internationaler interdisziplinärer Teams und der Führung kleiner Teams.

Kontakt

E-Mail ana.groenke@uk-koeln.de
Telefon +49 (0) 221 478-96995
Büro Postadresse: BI-K - Kerpener St. 62 - 509377 Köln Besuchsadresse: BI-K - Geb. 705 - Zülpicher Str. 58e - 50672 Köln - 1 OG - Raum 1.010 MeDIC - Geb. 5 -Gleuler Str. 70 - 50937 Köln - 2 OG - Raum 2.007
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Fachliche Ausbildung

Fachgebiete

Tools & Services

FLAME - Federated Learning and Analyses in Medicine

FLAME (Federated Learning and Analysis in Medicine) ist eine neuartige Softwareplattform, die eine sichere, dezentralisierte Datenanalyse im Rahmen der Medical Informatics Initiative (MII) ermöglichen soll.

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Krankenhausexterne Datenbereitstellung durch MeDIC und FDPG

Eine zentrale Aufgabe des MeDICs ist die Bereitstellung von medizinischen Versorgungsdaten für befugte externe Personen.

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Symbolic Image - Research Data Management

Beratung und Schulungen zum Forschungsdatenmanagement

Dieses Angebot verbindet fundierte Beratung mit gezielten Schulungen, um gutes Forschungsdatenmanagement in der Praxis zu unterstützen. Forschende erhalten passgenaue Beratung für ihre jeweiligen Projekte sowie praxisnahe Trainings, die Kompetenzen in den Bereichen Datenplanung, Dokumentation, Speicherung und Nachnutzung vermitteln. Ziel ist es, die Reproduzierbarkeit zu fördern, die Datenqualität zu verbessern und die Einhaltung von Anforderungen der Fördergeber, der Institutionen sowie ethischer Standards zu unterstützen.

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Terminologie-Server (SU-TermServ)

Der zentrale Terminologieserver des HiGHmed-Projekts und der NUM-Projekte wird am Standort Köln gehostet und zur Anbindung zur Verfügung gestellt.

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PADME - Platform for Analytics and Distributed Machine Learning for Enterprises

PADME ist unsere Distributed Analytics (DA)-Infrastruktur, die einen Paradigmenwechsel ermöglicht, bei dem wir Algorithmen zu den Daten bringen und nicht umgekehrt, um eine datenschutzkonforme Analyse sensibler Daten zu ermöglichen.

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Fokusfelder

Data Integration, Interoperability & Standards

Hochwertige medizinische KI hängt von Daten ab, die nicht nur genau, sondern auch konsistent, vernetzt und systemübergreifend nutzbar sind. Daher befassen wir uns mit der Integration heterogener Datenquellen, die Gewährleistung der Interoperabilität und die Förderung der Verwendung offener Standards. Durch die Harmonisierung klinischer Informationen aus Krankenakten ermöglichen wir zuverlässige Analysen, reproduzierbare Forschung und skalierbare KI-Lösungen. Diese Arbeit legt den Grundstein für die Umwandlung fragmentierter Gesundheitsdaten in aussagekräftige Erkenntnisse, die eine bessere Entscheidungsfindung, verbesserte Patientenergebnisse und effizientere Arbeitsabläufe unterstützen.

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