Gemeinsam mit unserem Kooperationspartner aus dem IT-Bereich geht es um den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung von diagnostischen, prognostischen und therapeutischen Entscheidungen. Schwerpunkte liegen dabei auf: Integration, Visualisierung, Filterung und Konsolidierung heterogener Datensätze; Konzeption einer KI für das Klassifizieren und Gruppieren von Patienten aus bestehenden sowie neu generierten Datensätzen; Umsetzung der erlernten Informationen in prädiktive Algorithmen unter Berücksichtigung von internationalen medizinischen Leitlinien. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Integration von breit gefächerten Datentypen und die Identifizierung entscheidender prädiktiver Faktoren.

Ein Problem existierender Systeme der Informatik für die Interpretation medizinischer Daten ist die Zuverlässigkeit der Aussagen, die durch große Varianzen in den Daten selbst verringert sein kann. Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems ist unter anderem eine adäquate Gewichtung der Evidenz, sowie der auf ihr basierenden Vorhersagen anhand von Methoden aus der präskriptiven Entscheidungstheorie. Mit ihrer Hilfe soll der Arzt dabei unterstützt werden seine Entscheidungen rationaler zu gestalten zu können, um so beispielsweise Wirkungen und Nebenwirkungen von Medikamenten in Relation zum Gesamtsystem zu betrachten.