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"DecodePCS 2025: A Datathon on AI, Omics & Clinical Insight into Post Covid Syndrome"
Das Institut für digitale Gesundheitsdaten richtet im Rahmen des Projektes EPIC-AI zusammen mit der Universitätsmedizin Mainz den Datathon "DecodePCS 2025" vom 04.12.–06.12.2025 in Mainz aus. Ziel des Datathons ist es, interdisziplinäre Wissenschaftler/innen zusammenzubringen, um innovative digitale Lösungen rund um das Post-COVID-Syndrom (PCS) zu entwickeln. Im Fokus steht dabei der Einsatz Künstlicher Intelligenz, Multi-Omics-Daten, klinische Analysen und kreative Ansätze für eine bessere Versorgung von Betroffenen.
Datum: 04.12.–06.12.2025
Ort: Gutenberg Digital Hub e.V., Taunusstraße 59–61, 55118 Mainz
Veranstalter: Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP (IDG RLP), in Kooperation mit dem EPIC-AI-Konsortium der Universitätsmedizin Mainz
Anmeldeschluss: 14.11.2025
Challenges
Welche Challenge(s) in den Teams bearbeitet werden möchten, kann bei der Anmeldung angegeben werden. Zum ersten Veranstaltungstag müssen die zu bearbeitenden Challenge(s) final festgelegt werden. Am Ende des Events präsentiert jedes Team seine Ergebnisse (Pitch, Poster oder Demo). Der Fokus liegt auf Wissenschaft, Innovation und Zusammenarbeit – nicht auf Wettbewerb im klassischen Sinn.
Thema 1: KI-gestützte Subtypisierung des Post-COVID-Syndroms mithilfe multimodaler Daten
Aufgabe: Entwicklung und Anwendung KI-gestützter Methoden zur Identifikation klinisch relevanter Subtypen des Post-COVID-Syndroms auf Basis multimodaler Daten. Ziel ist es, PCS-spezifische Muster unter Berücksichtigung von Störfaktoren wie Alter und Geschlecht herauszuarbeiten und die Subgruppen hinsichtlich funktioneller Outcomes zu charakterisieren.
Thema 2: Integration multimodaler Daten und Netzwerkanalyse zur Charakterisierung von PCS
Aufgabe: Implementierung von Methoden zur Datenfusion, um klinische und multi-omische Datenströme (Genomik, Proteomik, Metabolomik) für eine umfassende Analyse des PCS zu integrieren. Die Clustereffektivität des integrierten Datensatzes soll quantitativ im Vergleich zu Einzelmodalitäts-Ansätzen anhand etablierter Leistungsmetriken bewertet werden. Zusätzlich sollen interaktive Netzwerkvisualisierungen entwickelt werden, die Beziehungen zwischen den Modalitäten darstellen und eine interpretierbare Clusteranalyse sowie die Aufklärung biologischer Signalwege ermöglichen.
Thema 3: Nutzung gruppenbasierter Omics-Informationen zur Erforschung von PCS
Aufgabe: Nutzung von omicsbasierten Gruppierungen auf Basis vorhandenen biologischen Vorwissens zur besseren Interpretation von PCS-Daten. Einzelne Proteinmessungen sollen zu Gruppen aggregiert werden (z. B. funktionelle Proteinsets), und es sollen geeignete statistische Modelle angewendet werden, um Assoziationen mit klinischen PCS-Ausprägungen zu untersuchen. Zudem soll die prädiktive Leistungsfähigkeit solcher gruppenbasierter Omics-Signaturen zur Klassifikation klinischer Phänotypen bewertet werden.
Thema 4: Intelligentes Feedbacksystem zur Einbindung von Patientinnen und Patienten
Aufgabe: Entwurf eines digitalen Feedbacksystems, das es Patientinnen und Patienten ermöglicht, Rückmeldungen zu Studienmaterialien – etwa Studiendesign, Fragebögen oder Informationsinhalte – zu geben. Das Tool kann als App, Webportal oder in anderer Form umgesetzt werden und sollte strukturierte sowie offene Rückmeldungen in benutzerfreundlicher und klarer Weise ermöglichen.
Thema 5: Identifikation und Analyse klinischer Ausreißerverläufe im PCS
Aufgabe: Gibt es Patientinnen und Patienten mit atypischem klinischem Verlauf (z. B. starke Symptome trotz unauffälliger Befunde oder umgekehrt)?
Können solche „Outlier“-Gruppen identifiziert werden?
Was können uns diese Ausreißer über das PCS und dessen Subtypen lehren?
Thema 6: Verknüpfung neuropsychiatrischer Symptome mit funktionellen Proteingruppen bei PCS
Aufgabe: Welche Zusammenhänge bestehen zwischen neuropsychiatrischen/psychosomatischen Symptomen (z. B. Fatigue, Gedächtnisprobleme, Angst, Depression) und funktionellen Protein-Gruppen wie z. B. solchen, die mit Entzündung, Mikrozirkulation oder Neurotransmittern assoziiert sind?
Datenzugang & Tools
Datenbasis:
Teilnehmende erhalten Zugang zu hochwertigen, pseudonymisierten Datensätzen aus:
- der Gutenberg Gesundheitsstudie (GHS)
- der Gutenberg COVID-19 Studie
- der Gutenberg Post-COVID Studie (GPC)
- den Surveillance-Systemen RLP (z. B. Abwasserdaten, Impfdaten, SentiSurv)
Datenplattform:
Der Zugang und die Analyse der Daten erfolgt über die Datenplattform PHAIEOM, bereitgestellt von der Mondata GmbH. Zugang erfolgt ausschließlich innerhalb der geschützten Umgebung. Ein Download der Daten ist nicht möglich.
Nutzungshinweis:
Die Daten dürfen nicht kopiert, weitergegeben oder außerhalb der Plattform verwendet werden. Alle Ergebnisse, die aus dem Datathon resultieren, bleiben geistiges Eigentum der Projektleitung von EPIC-AI.
Teilnahme
Wer kann teilnehmen?
Alle, die sich für Datenanalyse, KI, Gesundheitsforschung oder das Thema Post-COVID interessieren – egal ob Studierende, Forschende, Data Scientists oder Mediziner*innen. Die Teilnahme ist kostenlos.
Teamregeln:
- Teams: mind. 2, max. 5 Personen
- Anmeldung erfolgt durch eine/n Teamsprecher:in
- Änderungen im Team müssen dem Orga-Team mitgeteilt werden
- Am ersten Tag erfolgt eine Identitätsprüfung, um Zugang zur Datenplattform zu erhalten (bitte bringen Sie Ihren Ausweis mit)
Was muss ich mitbringen?
Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop (+Netzteil) mit, um an dem Datathon teilnehmen zu können. Im Gutenberg Digital Hub stehen drei 75-Zoll-Bildschirme zur Verfügung. Falls benötigt, können zusätzlich eigene Bildschirme mitgebracht werden (ggf. Verlängerungskabel notwendig).
Code of Conduct
Mit der Anmeldung zum DecodePCS 2025 Datathon verpflichten sich alle Teilnehmenden: wissenschaftlich redlich, fair und transparent zu arbeiten, die bereitgestellten Daten vertraulich zu behandeln und nicht weiterzugeben, keine illegalen oder ethisch bedenklichen Techniken (z. B. Hacking, Plagiate, Datenmanipulation) anzuwenden, respektvoll, diskriminierungsfrei und kooperativ miteinander umzugehen, die Teamarbeit aktiv mitzugestalten und Verantwortung zu übernehmen. Bei schwerwiegenden Verstößen kann ein Ausschluss von der Veranstaltung erfolgen.
Weitere Informationen zu Datenschutz, Rechten und Pflichten sowie zum geistigen Eigentum sind in den AGB festgehalten und müssen vor Teilnahme an der Veranstaltung vor Ort unterzeichnet und damit bestätigt werden.
