Expertise
Dr. Gregor Lichtner ist Medical Data Scientist an der Klinik für Anästhesie, Intensiv-, Notfall- und Schmerzmedizin der Universitätsmedizin Greifswald, wo er als Ko-Leiter der Arbeitsgruppe Medizinische Informatik tätig ist.
Die Schwerpunkte von Gregors Forschung liegen in der Erforschung und Entwicklung von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen, insbesondere auf der Prädiktion von klinisch relevanten Ereignissen auf Basis von klinischen Routinedaten und medizinischen Bilddaten von Intensivpatienten mittels Machine Learning und Big Data Methoden. Darüber hinaus verantwortet Gregor die Entwicklung eines Systems zum automatisierten Abgleich von klinischen Leitlinienempfehlungen mit Patientendaten.
Neben seiner akademischen Forschung verfügt Gregor über mehrjährige Erfahrung als Softwareentwickler und Data Scientist im Gesundheitswesen.
Projekte
Medizininformatik
Angewandte Neurowissenschaft
Preise
Veröffentlichungen (Auswahl)
- Lichtner G, Jurth C, Alper B.S, Spies C, Boeker M, Meerpohl J.J, von Dincklage F. Representation of evidence-based clinical practice guideline recommendations on FHIR, J Biomed Inform (2023). DOI: 10.1016/j.jbi.2023.104305 (preprint)
- Lichtner G, Spies C, Jurth C, Bienert T, Mueller A, Kumpf O, Piechotta V, Skoetz N, Nothacker M, Boeker M, Meerpohl JJ, von Dincklage F. Automated Monitoring of Adherence to Evidenced-Based Clinical Guideline Recommendations: Design and Implementation Study. J Med Internet Res (2023). DOI: 10.2196/41177
- Lichtner G, Haese T, Brose S, Röhrig L, Lysyakova L, Rudolph S, Uebe M, Sass J, Bartschke A, Hillus D, Kurth F, Sander L.E, Eckart F, Toepfner N, Berner R, Frey A, Dörr M, Vehreschild J.J, von Kalle C, Thun S. Interoperable, Domain-Specific Extensions for the German Corona Consensus (GECCO) COVID-19 Research Data Set Using an Interdisciplinary, Consensus-Based Workflow: Data Set Development Study, JMIR Med Inform (2023). DOI: 10.2196/45496
- Lichtner G, Balzer F, Haufe S, Giesa N, Schiefenhövel F, Schmieding M, Jurth C, Kopp W, Akalin A, Schaller S.J, Weber-Carstens S, Spies C, von Dincklage F. Predicting lethal courses in critically ill COVID-19 patients using a machine learning model trained on patients with non COVID-19 viral pneumonia, Sci Rep (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-92475-7
- Lichtner G, Zacharias N, Spies C, Feinkohl I, Winterer G, Pischon T, von Dincklage F. Resting state brain network functional connectivity is not associated with inflammatory markers and blood cell counts in older adults, Clin Neurophysiol (2021). DOI: 10.1016/j.clinph.2021.03.042
- Lichtner G, Auksztulewicz R, Velten H, Mavrodis D, Scheel M, Blankenburg F, von Dincklage F. Nociceptive activation in spinal cord and brain persists during deep general anaesthesia, Br J Anaesth 121, 291-302 (2018). DOI: 10.1016/j.bja.2018.03.031
- Lichtner G, Auksztulewicz R, Kirilina E, Velten H, Mavrodis D, Scheel M, Blankenburg F, von Dincklage F. Effects of propofol anesthesia on the processing of noxious stimuli in the spinal cord and the brain, NeuroImage 172, 642-653 (2018). DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.02.003
Publikations-Liste: https://bit.ly/google-scholar-gregor-lichtner
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