@misc{PhilippJacobRobertetal.2020, author = {Philipp, Patrick and Jacob, Ruben and Robert, Sebastian and Beyerer, Jurgen}, title = {Predictive Analysis of Business Processes Using Neural Networks with Attention Mechanism}, series = {2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC)}, journal = {2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC)}, publisher = {IEEE}, doi = {10.1109/ICAIIC48513.2020.9065057}, pages = {225 -- 230}, year = {2020}, abstract = {The analysis of ongoing processes is an important task in business process management. This is not surprising, since (e.g.) being able to predict future events in processes enables companies to intervene at an early stage if deviations from a desired workflow are likely to occur. Subsequently, errors and associated financial losses can be prevented or avoided. A common basis for being able to predict future events is a sequence of previous events that are typically stored in a socalled event log. In this work we present a neural network with attention mechanism, which is trained using publicly available event logs (e.g. BPI Challenge 2013). Furthermore, we elaborate the proposed model with an extensive dataset of events of a worldwide known German software company. In addition to promising results (e.g.) with regard to n-gram models, the training time of the proposed model is shorter than that of typical reference models such as neural networks with a long short-term memory architecture (LSTM).}, language = {en} } @misc{HempelGaumannVelosodeOliveiraetal.2022, author = {Hempel, L. and Gaumann, A. and Veloso de Oliveira, J. and Philipp, P. and Hempel, D. and Robert, Sebastian and Ebner, F.}, title = {Zielgerichtete Therapien f{\"u}r das Endometriumkarzinom im Real-World-Setting}, series = {Geburtshilfe und Frauenheilkunde}, volume = {82}, journal = {Geburtshilfe und Frauenheilkunde}, number = {10}, publisher = {Georg Thieme Verlag}, doi = {10.1055/s-0042-1756859}, year = {2022}, abstract = {Mit wachsenden Erkenntnissen zu grundlegenden molekularen Mechanismen werden zunehmend Zielstrukturen f{\"u}r neuartige personalisierte Therapien f{\"u}r das Endometriumkarzinoms (EC) identifiziert. Diese Therapien haben das Potenzial, das Langzeit{\"u}berleben von Krebspatientinnen mit geeigneten Biomarkern zu verbessern. In der vorliegenden Studie wurde bei 11 Patientinnen mit EC, ein Panel Hybrid Capture-basiertes Next Generation Sequencing (FoundationOne CDx, Penzberg, Deutschland) durchgef{\"u}hrt. Bei allen untersuchten Patientinnen wurden genetische Ver{\"a}nderungen festgestellt, die potenzielle Ziele f{\"u}r personalisierte Therapien darstellen. Signifikante Ver{\"a}nderungen wurden bei 7 (63,6\%) Patientinnen in TP53, bei 4 (36,4\%) in PIK2CA, bei 3 (27,3\%) in ERBB2, bei 3 (27,3\%) in ARIDA1A, bei 2 (18,2\%) in NF1, bei 2 (18,2\%) in PTEN und bei einer Patientin in PIK3R1, festgestellt. TMB konnte bei 10 von 11 Patientinnen analysiert werden und war bei 5 (45,5\%) niedrig, bei 3 (27,3\%) intermediate und bei 2 Patientinnen (18,2\%) hoch. Die Mikrosatelliten waren bei 2 Patientinnen (18,2 \%) instabil (MSI) und bei 7 Patientinnen (63,6 \%) stabil (MSS). Außerdem wurden die Ergebnisse der Immunhistochemie (IHC) mit den NGS-Daten vergleichen. Drei Patientinnen waren in der IHC Her2 positiv, obwohl keine ERBB2-Amplifikation nachweisbar war. Im Gegensatz dazu identifizierte die NGS-Analyse eine Patientin, die in der IHC negativ f{\"u}r Her2 war jedoch eine ERBB2-Amplifikationen aufwies und sich somit f{\"u}r Her2/neu-gerichtete Therapien qualifizierte. Diese Daten unterstreichen die Bedeutung der Identifizierung molekularer Muster, da 100 \% der analysierten Patientinnen potenziell therapierelevante Alterationen aufwiesen. Alle Patientinnen mit EC sollten eine NGS-Analyse, sowie eine Untersuchung auf Her2/neu und PD-L1 mittels IHC erhalten.}, language = {de} } @inproceedings{BauerBreitwieserSchmidleetal.2025, author = {Bauer, Petra and Breitwieser, Anita and Schmidle, Stephanie and Pirker, Christina and H{\"o}rand, Regina and Kastl, Andrea and Schneider, Elena and K{\"o}lzer, Brigitte and Hammerschmidt, Thomas and Robert, Sebastian and Ittlinger, Sabine}, title = {HERO - Strategisches F{\"o}rderkonzept zur Professurgewinnung im Gesundheitsbereich: Entwicklung und Implementierung des Health University-Modells an Hochschulen f{\"u}r angewandte Wissenschaften}, series = {physioscience}, volume = {21(S 02)}, booktitle = {physioscience}, publisher = {Thieme}, address = {Stuttgart}, doi = {10.1055/s-0045-1811360}, pages = {S34 -- S35}, year = {2025}, language = {de} } @inproceedings{KieselBreitwieserBrettneretal.2023, author = {Kiesel, Theresia and Breitwieser, Anita and Brettner, Stephanie and Schmidle, Stephanie and Bursch, Theresa and Freise, Laura and Schneider, Elena and K{\"o}lzer, Brigitte and Hammerschmidt, Thomas and Robert, Sebastian and Ittlinger, Sabine and Bauer, Petra}, title = {HERO - HEalth University @ TH ROsenheim F{\"o}rderkonzept zur Gewinnung und Entwicklung von wissenschaftlichem, insbesondere professoralem Personal}, series = {Tag der Forschung TH Rosenheim}, booktitle = {Tag der Forschung TH Rosenheim}, year = {2023}, language = {de} }