{"id":1692,"date":"2024-05-14T08:59:25","date_gmt":"2024-05-14T08:59:25","guid":{"rendered":"http:\/\/causal-discovery.blog\/?page_id=1692"},"modified":"2026-01-26T11:33:43","modified_gmt":"2026-01-26T11:33:43","slug":"white-paper","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/white-paper\/","title":{"rendered":"Xplain Data White Paper"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;2385&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h4><strong>White Paper: \u201cVon Korrelation \u00fcber Kausalit\u00e4t zur k\u00fcnstlichen Intelligenz\u201d<\/strong><\/h4>\n<p>Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t. Und leider lassen sich Ursache und Wirkung nicht anhand von Beobachtungsdaten nachweisen \u2013 doch wir k\u00f6nnen wichtige Hinweise auf kausale Zusammenh\u00e4nge gewinnen. Lesen Sie, wie eine intensive, algorithmische Suche nach alternativen Erkl\u00e4rungen eine kleine Gruppe direkter und potenziell kausaler Faktoren zu Tage bringt. Wir zeigen ein Beispiel, bei dem wir depressive Episoden vorhersagen und dabei Wirkungen und Nebenwirkungen bestimmter Medikamentengruppen offenlegen und wie diese auf verschiedene Patientengruppen wirken. So wird Kausalit\u00e4t eine wichtige S\u00e4ule f\u00fcr zuk\u00fcnftige KI Systeme \u2013 nicht nur im Gesundheitswesen.[\/vc_column_text]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">#default-btn-383605992f964725cfd938ec8aae331e.ico-right-side > i {\n  margin-right: 0px;\n  margin-left: 8px;\n}\n#default-btn-383605992f964725cfd938ec8aae331e > i {\n  margin-right: 8px;\n}<\/style><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/WP_Corr_Caus_AI_de_FINAL170522.pdf\" class=\"default-btn-shortcode dt-btn dt-btn-l link-hover-off btn-inline-left \" target=\"_blank\" id=\"default-btn-383605992f964725cfd938ec8aae331e\" title=\"White Paper herunterladen\" rel=\"noopener\"><span>PDF Herunterladen<\/span><\/a>[\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;2386&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h4><strong>White Paper: \u201cVon Beobachtungsdaten zu Causal Discovery\u201d<\/strong><\/h4>\n<p>Wie kommt man von \u201eBig Data\u201c zu wertvollen Einsichten? Dieses White Paper erkl\u00e4rt beispielhaft den Unterschied zwischen Beobachtungsdaten und Daten, die unter experimentellen Bedingungen erhoben werden \u2013 und wirft einen Blick auf die Herausforderungen, die reine Beobachtungsdaten mit sich bringen. Erfahren Sie, was notwendig ist, um potenzielle Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4nge aus solchen Daten zu ermitteln, und welchen Beitrag Xplain Data leistet, um gro\u00dfe Mengen komplexer Beobachtungsdaten \u2013 sogenannte \u201eBig Data\u201c \u2013 sinnvoll und intelligent zu nutzen.[\/vc_column_text]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">#default-btn-0fe9534d5cb5fd5305662f9b6f766a18.ico-right-side > i {\n  margin-right: 0px;\n  margin-left: 8px;\n}\n#default-btn-0fe9534d5cb5fd5305662f9b6f766a18 > i {\n  margin-right: 8px;\n}<\/style><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/WP_ObservData_CausalDiscovery_de_FINAL270522.pdf\" class=\"default-btn-shortcode dt-btn dt-btn-l link-hover-off btn-inline-left \" target=\"_blank\" id=\"default-btn-0fe9534d5cb5fd5305662f9b6f766a18\" title=\"White Paper herunterladen\" rel=\"noopener\"><span>PDF Herunterladen<\/span><\/a>[\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;2553&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h4><strong>White Paper: \u201cFrom Relational Tables to ObjectAnalytics\u201d (engl.)<\/strong><\/h4>\n<p>Relationale Datenbanken sind ein zentrales Element der heutigen Datenwelt. Sie sind die ideale L\u00f6sung f\u00fcr die transaktionale Verwaltung von Daten, f\u00fcr die sie urspr\u00fcnglich entwickelt wurden. Dabei wird ein Gesch\u00e4ftsobjekt (z. B. Patient, produziertes Teil oder Kunde) in mehrere Entit\u00e4ten zerlegt und \u00fcber verschiedene Tabellen hinweg gespeichert. Dies erschwert jedoch die Analyse des Objekts <em>als Ganzes.<\/em><\/p>\n<p>Genau hier setzt Xplain Data <a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/object-analytics-database\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ObjectAnalytics<\/a> an. Es erm\u00f6glicht die <em><strong>ganzheitliche Analyse<\/strong><\/em> von Gesch\u00e4ftsobjekten und ist somit die optimale Grundlage f\u00fcr holistische Analysen. In diesem White Paper wird das patentierte ObjectAnalytics-Paradigma erl\u00e4utert sowie die typischen analytischen Verfahren, die auf vollst\u00e4ndige Gesch\u00e4ftsobjekte angewendet werden k\u00f6nnen.[\/vc_column_text]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">#default-btn-cbe5134fd7ae873993e5722e8b897446.ico-right-side > i {\n  margin-right: 0px;\n  margin-left: 8px;\n}\n#default-btn-cbe5134fd7ae873993e5722e8b897446 > i {\n  margin-right: 8px;\n}<\/style><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/WP_ObjectAnalytics_EN_Final_0622.pdf\" class=\"default-btn-shortcode dt-btn dt-btn-l link-hover-off btn-inline-left \" target=\"_blank\" id=\"default-btn-cbe5134fd7ae873993e5722e8b897446\" title=\"White Paper herunterladen\" rel=\"noopener\"><span>PDF Herunterladen<\/span><\/a>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;5688&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h4><strong>Vision Paper: \u201cDas Potential von Causal Discovery f\u00fcr die Medizin der Zukunft&#8220;<\/strong><\/h4>\n<div class=\"page\" title=\"Page 1\">\n<div class=\"section\">\n<div class=\"layoutArea\">\n<div class=\"column\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Wer es versteht, aus Daten Wissen zu generieren, wird die Zukunft der Medizin gestalten. In diesem Vision Paper wird untersucht, wie die Zukunft des Gesundheitswesens durch die Erfassung und gemeinsame Nutzung von Patientendaten (Real World Data) in gro\u00dfem Ma\u00dfstab gestaltet und verbessert, und durch die Anwendung bahnbrechender Causal AI-Verfahren aus diesen Daten wertvolles Wissen gewonnen werden kann (Real World Evidence). Das Paper erl\u00e4utert, warum eine dreidimensionale Sicht auf diese Daten entscheidend ist, um Einblicke in kausale Ketten zu gewinnen, die zu Krankheit, Genesung oder anderen Effekten f\u00fchren.[\/vc_column_text]<style type=\"text\/css\" data-type=\"the7_shortcodes-inline-css\">#default-btn-6ca57411060932cb6b967aaae7a090e9.ico-right-side > i {\n  margin-right: 0px;\n  margin-left: 8px;\n}\n#default-btn-6ca57411060932cb6b967aaae7a090e9 > i {\n  margin-right: 8px;\n}<\/style><a href=\"https:\/\/xplain-data.de\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/XplainData_Vision4Health2024_DE.pdf\" class=\"default-btn-shortcode dt-btn dt-btn-l link-hover-off btn-inline-left \" target=\"_blank\" id=\"default-btn-6ca57411060932cb6b967aaae7a090e9\" title=\"White Paper herunterladen\" rel=\"noopener\"><span>PDF Herunterladen<\/span><\/a>[\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;2385&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220;][vc_column_text] White Paper: \u201cVon Korrelation \u00fcber Kausalit\u00e4t zur k\u00fcnstlichen Intelligenz\u201d Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t. 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