Ziel

Unsere Arbeitsgruppe befasst sich mit allen Aspekten von Entscheidungsunterstützungssystemen in der Medizin.

Beschreibung

Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (Clinical Decision Support Systems, CDSS) sind Computersysteme, die klinischem Personal zum Zeitpunkt der Behandlung bei konkreten Entscheidungen aufgearbeitete, unterstützende Informationen darbieten. Während wissensbasierte CDSS diese unterstützenden Informationen durch Abgleich von vorher definierten Regeln mit den vorliegenden klinischen Daten erzeugen, entstehen die unterstützenden Informationen in nicht-wissensbasierten CDSS mit Hilfe von maschinellem Lernen als einer Form der künstlichen Intelligenz. Beiden Formen von CDSS gemeinsam ist eine hohe Relevanz der optimalen Einbindung der unterstützenden Informationen in die klinischen Behandlungsprozesse, welche insbesondere durch die Gebrauchstauglichkeit (Usability) der Systeme geprägt wird.

Thematische Schwerpunkte unserer Arbeitsgruppe sind:

• Standardisierung und Interoperabilität von computer-interpretierbaren klinischen Leitlinienempfehlungen
• Machine Learning-basierte Entwicklung von Prädiktionsmodellen für klinische Ereignisse als Basis nicht-wissensbasierter CDSS
• Usability-optimierte Visualisierung von entscheidungsunterstützenden Informationen für klinisches Personal

Ansprechpartner

• Dr. rer. nat. Gregor Lichtner
• Prof. Dr. med. Falk von Dincklage M.Sc.

Projekte

• CELIDA: Automatisierte Integration von klinischen Leitlinienempfehlungen mit Patientendaten
• PREEVENT-ICU: Vorhersage klinisch relevanter Ereignisse auf Basis von Routine-Patientendaten