Medizinische Informatik

Unsere Arbeitsgruppe entwickelt innovative Methoden zur Entscheidungsunterstützung in der Medizin – mit Fokus auf klinische Leitlinien, maschinelles Lernen und die nahtlose Integration in klinische Abläufe.
Wir erforschen und gestalten digitale Unterstützungssysteme, die Ärztinnen, Ärzten und Pflegekräften gezielte, kontextbezogene Informationen liefern. Unser Schwerpunkt liegt auf der computergestützten Modellierung klinischer Leitlinien, der Entwicklung prädiktiver KI-Modelle und der anwenderfreundlichen Visualisierung von Entscheidungsinformationen. Ziel ist eine effektive und praktikable Implementierung in den klinischen Alltag.

Thematische Schwerpunkte

Digitale Leitlinien-Integration und automatisierte Überwachung: Standardisierte Modellierung und Umsetzung von Leitlinien mit FHIR und automatische Überwachung der Leitlinien-Adhärenz auf Basis standardisierter klinischer Daten.
KI-gestützte Prädiktionsmodelle: Entwicklung und Evaluation von Modellen zur Vorhersage kritischer klinischer Ereignisse.
Usability und Integration von CDSS: Optimierung der Darstellung und Nutzung von Entscheidungshilfen in klinischen Systemen.

CODEX-CELIDA – Automatisiertes Monitoring der Einhaltung klinischer Behandlungsleitlinien
DigiPOD – Entscheidungsunterstützung zur Prävention postoperativen Delirs
Dissolve-E – Entwicklung eines digitalen, qualitätsgesicherten Leitlinienregisters
CQL on OMOP – Implementierung einer Clinical Quality Language (CQL) Execution Engine für das OMOP Common Data Model
ICU on OMOP – Semantischer Standarddatensatz für die Anästhesie und Intensivmedizin
INDICATE – Europaweites Qualitätsbenchmarking für Intensivstationen
Nephrology AI – KI-gestützte Vorhersage von kontrastmittelassoziiertem Nierenversagen
PREEVENT-ICU – Vorhersage klinisch relevanter Ereignisse auf Basis von Routine-Patientendaten

Wir bieten Bachelor-, Master- und Promotionsarbeiten in interdisziplinären Projekten mit direktem Praxisbezug. Interessierte Studierende sind herzlich willkommen!