Über Gesundheitsinformationssysteme

Ziel ist es, nachhaltige und stabile Informationssystemarchitekturen und Informationsmanagement-Methoden zu entwickeln, um einen Beitrag zur Qualität und Effizienz der Gesundheitsversorgung zu leisten.

Wir forschen im Bereich der semantischen Interoperabilität, also der strukturierten und verständlichen Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Systemen. 
In enger Zusammenarbeit mit dem Medizinischen Datenintegrationszentrum der MHH arbeiten wir daran, medizinische Versorgungsdaten so aufzubereiten, dass sie nachhaltig nutzbar und gut auffindbar sind (im Sinne der FAIR-Kriterien). 

Im Kontext der individualisierten Medizin entwickeln, implementieren und evaluieren wir Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme. Dabei setzen wir Methoden der Künstlichen Intelligenz ein, um medizinisches Personal bei Diagnostik und Therapieentscheidungen gezielt zu unterstützen. 

Für die Gewinnung von Erkenntnissen aus sehr großen und komplexen medizinischen Datensätzen, entwickeln wir Visual Analytics-Ansätze – eine Kombination aus automatisierter Datenanalyse und interaktiver Visualisierung. Damit können komplexe Zusammenhänge, Ausreißer und Trends in den Daten sichtbar gemacht werden.
   

Forschungsschwerpunkte

Forschungsprojekte

Unsere Forschungsprojekte entwickeln innovative Lösungen für die Medizin und Gesundheitsversorgung. Gemeinsam mit Partnern werden zukunftsweisende Themen wie Künstliche Intelligenz, klinische Entscheidungsunterstützung und die intelligente Nutzung von Gesundheitsdaten erforscht. Nachfolgend stellen wir eine Auswahl aktueller Projekte vor:
   

CAIMed Nachwuchsgruppe (Laufzeit 11/2023-10/2028)

Human-Centered AI 

​​​​Diese Gruppe entwickelt menschenzentrierte Methoden, um KI-Systeme verständlich, nachvollziehbar und optimal auf die Bedürfnisse von Ärzt:innen und Patient:innen auszurichten. 

• Zur Webseite der Nachwuchsgruppe CAIMed (Human-Centered AI)

Clinical Decision Support

Diese Gruppe entwickelt und evaluiert KI-basierte Entscheidungsunterstützung für den konkreten Einsatz in der klinischen Praxis. 

• Zur Webseite der Nachwuchsgruppe CAIMed (Clinical Decision Support)

iXplain_CDS Nachwuchsgruppe (Laufzeit 04/2022-03/2027)

Interoperable und erklärbare klinische Entscheidungsunterstützung
Die Nachwuchsgruppe entwickelt interoperable und erklärbare Systeme für die klinische Entscheidungsunterstützung. Ziel ist es, KI-gestützte Empfehlungen transparent und nachvollziehbar zu gestalten sowie nahtlos in bestehende klinische Informationssysteme zu integrieren. So sollen Ärzt:innen bei Diagnostik und Therapieentscheidungen effektiv unterstützt werden.

• Zur Webseite der Nachwuchsgruppe iXplain_CDS
     

Gesamtübersicht aller Forschungsprojekte

Eine vollständige Übersicht aller Forschungsprojekte ist folgender PDF-Datei zu entnehmen:

• Gesamtübersicht aller Projekte des Forschungsbereichs Gesundheitsinformationssysteme (PDF)

Beispiele aus der Praxis

Leitung des Forschungsbereichs

Sie interessieren sich für eine Zusammenarbeit oder möchten mehr erfahren? Wir freuen uns über den Austausch mit klinischen und wissenschaftlichen Partnern. Bitte nehmen Sie einfach mit Prof. Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra Kontakt auf.