BimmoH ist die größte kuratierte Datenbank mit Schwerpunkt auf Humanbiologie. Sie enthält validierte Daten zu Krankheitsmodellen, basierend auf Organ-on-a-Chip-Technologien, 3D-Zellkulturen und Computermodellen. Dabei werden mit Hilfe des maschinellen Lernens wissenschaftliche Publikationen, die einem Peer-Review-Verfahren unterzogen wurden, systematisch gesichtet und ausgewählt. Ziel ist es, die Forschungszeit erheblich zu verkürzen und Innovationen zu beschleunigen, indem evidenzbasierte Entscheidungen in Bereichen wie Arzneimittelentwicklung, Sicherheitsbewertung und biomedizinische Forschung im Frühstadium unterstützt werden.

Der AnwenderInnenbereich ist umfangreich: So lassen sich Modelle für die akademische Forschung oder Alternativen für Sicherheitstests finden, aber auch für Finanzierungs- oder politische Entscheidungen und die Kommunikation ist die Datenbank interessant.
Für jeden Anwendungsbereich sind die Suchwerkzeuge flexibel gestaltet worden. Für vier verschiedene Anwendungsbereich sind Tutorials für die Suche mit dieser Datenbank gestaltet worden, um sich schnell in die Nutzung von BimmoH einzufinden.

Die Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen die im Titel und in der Zusammenfassung (Abstract) verfügbaren Informationen aus Peer-reviewten Publikationen.

BimmoH wurde im Rahmen eines Pilotprojekts des Europäischen Parlaments vom JRC (Joint Research Center) der Europäischen Kommission entwickelt.

Quelle und weitere Informationen:
https://bimmoh.eu/