English Der Startschuss für die nächste Runde des Data Train-Programms fiel am 15. Januar 2025 in Bremen. Im Rahmen einer feierlichen Kick-off-Veranstaltung wurde die zentrale Bedeutung von Datenkompetenz für die Forschung betont, insbesondere im Kontext wachsender Datenmengen und Künstlicher Intelligenz.
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Aktuelles
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Data Train ist ein hybrides Weiterbildungsprogramm, das die Datenkompetenz von Forschenden aller Karrierestufen fördert. Der Kurs ist ein zentraler Bestandteil des NFDI4Health FAIR Trainings. Der Starter Track für Einsteiger:innen geht am 15. Januar 2025 in die nächste Runde.
Die nationale Umsetzung des Europäischen Gesundheitsdatenraums (EHDS) stand im Mittelpunkt eines Workshops am 18. und 19. November 2024 in Berlin. Dabei lag der Fokus auf der Zusammenarbeit der Akteure, der Sicherstellung der Datenqualität und der Perspektive der Datennutzenden. Juliane Fluck und Iris Pigeot von NFDI4Health nahmen teil und diskutierten Prozesse und Verantwortlichkeiten.
Elektronische Patientenakte, Telemedizin und Big Data: Die Bedeutung von Daten im Gesundheitswesen wächst. Spätestens seit der Corona-Pandemie ist klar, dass dieses Thema uns alle betrifft. In der aktuellen Folge des Digital Public Health Podcasts spricht Timm Intemann von NFDI4Health darüber, wie sich der Umgang mit Daten in der Gesundheitsforschung wandelt.
Das Konsortium Base4NFDI entwickelt und betreibt zentrale Basisdienste für die Nationalen Forschungsdateninfrastrukturen (NFDI), die die nachhaltige und sichere Arbeit mit Forschungsdaten ermöglichen. Am 20. und 21. November 2024 fand in den Räumlichkeiten des Fraunhofer Fokus in Berlin die erste Base4NFDI User Conference (UC4B) statt, an der auch NFDI4Health teilnahm.
Zusammenarbeit ist der entscheidende Faktor, um die biomedizinische Forschung voranzubringen, und fünf NFDI-Konsortien weisen den Weg. NFDI4Health, GHGA, NFDI4BIOMAGE , NFDI4Immuno und NFDI4Microbiota trafen sich vom 25. bis 27. November 2024 in Heidelberg zu einem konsortiumsübergreifenden Workshop zum Thema Forschungsdatenmanagement. Ziel dieser gemeinsamen Anstrengung war es, Synergien zu erkunden, Wissen auszutauschen und die Zusammenarbeit innerhalb der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) zu stärken.
FAIR – dieser Begriff ist im Alltag vertraut, sei es auf dem Fußballplatz oder im Schokoladenregal im Supermarkt. Seit 2016 wird jedoch auch im Bereich der Forschung über FAIRe Daten gesprochen. Aber wann gelten Daten als FAIR? Gibt es auch so etwas wie UNFAIRe Daten? Und vor allem: Wie kann ich meine eigenen Daten auf FAIRness überprüfen?
