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Susanne Vorhagen

Susanne Vorhagen (Dr. rer. nat.)

Projektkoordinatorin/ Data Steward

ORCID: 0009-0005-0822-3107

Biografie

Susanne Vorhagen studierte Biologie an der Universität zu Köln. Während ihrer Promotion am Universitätsklinikum Köln verband sie Grundlagenforschung mit klinisch relevanten Forschungsfragen im Feld der Hautkrebsforschung. Nach ihrer Qualifizierung als Projektmanagerin arbeitete sie als Medical Advisor in einer Agentur für Gesundheitskommunikation und als wissenschaftliche Koordinatorin von DFG-geförderten Verbundforschungsprojekten. Als Mitglied des MeDIC-Teams ist Susanne für die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen für Herausforderungen im Forschungsdatenmanagement im Bereich der Biomedizin verantwortlich.

Kontakt

E-Mail susanne.vorhagen@uk-koeln.de
Telefon +49 (0)221 478-84811
Büro MeDIC - Geb. 5 -Gleuler Str. 70 - 50937 Köln - 2 OG - Raum 2.007
https://www.linkedin.com

Fachliche Ausbildung

Fachgebiete

Tools & Services

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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FAIRspace Cologne

FAIRspace Cologne ist eine GitHub-basierte Plattform mit praxisorientierten Leitfäden, Tools und Community-Ressourcen zur Unterstützung eines FAIRen und effizienten Forschungsdatenmanagements.

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Forschungsprojekte

ARTICYST

Prediction of clinically relevant outcomes is a key asset in chronic non-communicable diseases to guide both patient counselling and targeted therapeutic strategies, and can be a catalyst to demonstrate the impact of Open Science practices when appropriately deployed. [...]

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SFB 1607 EYE-SFB

The goal of this central INF project is to provide software and hardware infrastructure and methodology for storage, management, retrieval and analysis of the data generated within the CRC 1607, with particular focus on images. Almost every project in this consortium will generate imaging data and will also be linked to the central project Z02. [...]

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CRC TRR 422 PodoSigN

TRR 422 is a Collaborative Research Center funded by the German Research Foundation (DFG) at the Universities of Cologne, Münster and Hamburg. In this network, researchers are investigating the molecular control processes of structurally complex kidney cells known as podocytes. [...]

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INF Project – CRC 1218

Mitochondria are essential cell organelles that are best known for their function in cellular energy homeostasis. However, research in the last two decades has unravelled an unexpected complexity of mitochondria and multiple ways how mitochondria interact with their cellular environment. [...]

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FAIR4Rare

There are more than 6,000 diseases, each of which is extremely rare. In total, however, several million people are affected in Germany alone. A disease is considered “rare” if it affects no more than five in 10,000 people. The National Register for Rare Diseases (NARSE) serves to record as many affected people as possible in the long term in order to determine the health effects and care structures of these diseases in Germany. [...]

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GNAO1-EU

GNAO1-associated disorders encompass a wide spectrum of neurological disorders featuring variable association with early-onset movement disorder, epilepsy, developmental delay and intellectual disability. GNAO1-associated disorder is an ultra-rare disease with an unknown prevalence. [...]

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NUM DIZ 3.0

[...] Das NUM-DIZ-Projekt des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) setzt auf den Vorarbeiten der Medizininformatik-Initiative (MII) auf, innerhalb derer an den meisten deutschen Universitätskliniken Datenintegrationszentren (DIZ) etabliert wurden, mit dem Ziel, die Datenbereitstellung sowie die standortübergreifende Datenintegration und -analyse zu unterstützen. Im Rahmen des NUM-DIZ-Projekts bauen die bereits etablierten DIZ ihr Service-Portfolio kontinuierlich aus und erschließen neue Datenquellen.

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Restore Vision

Restore Vision ist ein europäisches Forschungsprojekt, das sich der Entwicklung und Erprobung neuer Behandlungen für sieben seltene Augenerkrankungen (Rare Eye Diseases, REDs) widmet, die die Hornhaut und die Augenoberfläche betreffen. Diese Erkrankungen führen häufig zu erheblichen Sehbeeinträchtigungen oder Erblindung in allen Altersgruppen. [...]

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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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