Visual Universitätsmedizin Mainz

Herzlich willkommen auf den Seiten der Medizinischen Informatik!

Die Medizinische Informatik am IMBEI beschäftigt sich mit Forschungsprojekten, deren Ergebnisse direkt der Krankenversorgung und der Forschung zugutekommen. Folgende Schwerpunkte werden momentan bearbeitet.

System- und Datenintegration

Heterogen verteilte Daten aus Diagnostik und Therapie sollen Forschern und Ärzten besser zugänglich gemacht werden. Die System- und Datenintegration im Klinikum ist aktuell über einen Message Broker (Kommunikationsserver) realisiert, der von uns betrieben und weiter ausgebaut wird. Aktuell realisieren wir als Teil des MIRACUM-Konsortiums die Extraktion und Integration von verteilt vorliegenden Daten, um sie datenschutz-gerecht für die Forschung bereit zu stellen.

Pseudonymisierung und Identitätsmanagement

Wenn personenbezogene Daten zu Forschungszwecken genutzt werden, müssen diese pseudonymisiert werden. Auch ist es erforderlich, Mehrfachregistrierungen des gleichen Patienten zu erkennen und zusammenzufassen. Hierfür ist ein fehlertolerante Zusammenführung der identifizierenden Daten nötig (Record Linkage). Eine Re-Identifizierung von Datensätzen ist zudem unter kontrollierten Bedingungen erwünscht. Neben der methodischen Arbeit auf diesem Gebiet, wird von uns die Software Mainzelliste weiterentwickelt, die diese Funktionen bietet. Mit ihr halten wir treuhänderisch die identifizierenden Daten der Patienten für verschiedene Forschungsprojekte vor.

Künstliche Intelligenz (KI)

Die KI unterstützt immer mehr Prozesse in der Medizin und macht sie effizienter. KI ist besonders leistungsstark, wenn sie auf komplexe, aber standardisierte Daten, wie z.B. Radiologiebilder, angewendet wird. Wir versuchen mit künstlichen neuronalen Netzen, die mit validierten Datensätzen trainiert worden sind, eine Erkennung bestimmter Objekte auf CT-Bildern. Neben solchen Methoden des überwachten Lernens befasst sich die Arbeitsgruppe Medizininformatik auch mit agentenbasierten Ansätzen. Hier können Lernverfahren wie Reinforcement Learning zum Einsatz kommen, um z.B. Optimierungen von Abläufen in der Krankenhauslogistik zu erzielen. Darüber hinaus ist auch der Einsatz von regelbasierten KI-Verfahren zur Wissensverarbeitung im medizinischen Umfeld von Interesse.

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