Info
"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
Uhrzeit: Donnerstag 11.00-17.00 Uhr (anschließendes Get-together); Freitag 9.30-17.00 Uhr (anschließendes Get-together), Samstag 09.30-13.40 Uhr
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: 02.12.2025
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.
Topic 1: AI-supported subtyping of the post-COVID syndrome (PCS) using multimodal data
Task: Development and application of AI-supported methods for identifying clinically relevant subtypes of post-COVID syndrome based on multimodal data. The aim is to identify PCS-specific patterns while considering confounding factors such as age and gender, and to characterize the subgroups with regard to symptoms. The cluster effectiveness of the multimodal dataset will be quantitatively evaluated in comparison to single-modality approaches using established performance metrics.
Topic 2: Integration of multimodal data and network analysis for characterizing PCS
Task: Integrating clinical and proteomic data to achieve a comprehensive understanding of PCS. Using multimodal data fusion and network-based analyses, the aim is to jointly explore symptom profiles and molecular signatures to identify distinct patient subgroups and their underlying biological pathways. Interactive network visualizations will be developed to link clinical features with protein-level changes and to support interpretable cluster analysis. Special attention will be given to identifying “outlier” patients—those with severe symptoms despite normal molecular findings, or vice versa—to uncover atypical biological mechanisms and refine PCS subtype characterization.
Topic 3: Using group-based proteomics information to research PCS
Task: To utilize proteomics-based groupings based on existing biological knowledge for improved interpretation of PCS data. Individual protein measurements can be aggregated into groups (e.g., functional protein sets), and suitable statistical models should be applied to investigate associations with clinical PCS manifestations. Specifically, the analysis should aim to identify what relationships exist between different symptoms (e.g., fatigue, memory problems, anxiety, depression) and functional protein groups such as those associated with inflammation, microcirculation, or neurotransmitters? Furthermore, the predictive power of such group-based omics signatures for classifying clinical phenotypes should be evaluated.
Datenzugang & Tools
Datenbasis:
Teilnehmende erhalten Zugang zu hochwertigen, pseudonymisierten Datensätzen aus:
- der Gutenberg COVID-19 Studie (GCS)
- der Gutenberg Post-COVID Studie (GPC)
- den Surveillance-Systemen RLP (z. B. Abwasserdaten, Impfdaten)
Datenplattform:
Der Zugang und die Analyse der Daten erfolgt über die Datenplattform PHAIEOM, bereitgestellt von der PRAIVACY UG. 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
- Auch Einzelpersonen ohne Team sind herzlich zur Teilnahme eingeladen. Sie können sich als Einzelteilnehmende anmelden und sich am ersten Veranstaltungstag entweder einem bestehenden Team anschließen oder gemeinsam mit anderen Einzelpersonen ein neues Team bilden. Das Orga-Team unterstützt vor Ort gerne bei der Vermittlung und Teamfindung.
- 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.
Vorläufiger Ablauf
Donnerstag, 04.12.25
11.00-12.00 Uhr - Check-in
14.00-17.00 Uhr - Work Session
Ab 17 Uhr - Get-together in nahegelegenem Restaurant
Freitag, 05.12.25
09.30-10.00 Uhr - Check-in
10.15-12.30 Uhr - Work Session
13.15-15.30 Uhr - Work Session
16.00-16.45 Uhr - Work Session
Ab 17 Uhr - Get-together im Gutenberg Digital Hub auf Selbstkostenbasis
Samstag, 06.12.25
09.30-10.00 Uhr - Check-in
10.15-11.00 Uhr - Finalisierung der Ergebnis-Präsentation
11.00-13.30 Uhr - Ergebnis-Präsentation
13.30-13.40 Uhr - Zusammenfassung, Danksagung und Verabschiedung
