• We achieve excellence by establishing a balance between our basic and research activities and the development of large scale service infrastructures exploiting the results of research, as well as the development of products and services.

• We are open for cooperation with other research institutions and the private sector as part of contract research and in the context of participation in national and European research and innovation projects, as well as in collaborative projects with industry.

At the Institute for Medical Informatics we foster an environment that promotes inclusiveness and collaboration among students, faculty and staff, drawing from people with a variety of backgrounds and cultures to reach a level of excellence in teaching, research and improve the quality of health and medical procedures and standards in Germany and abroad.

• We aim to contribute to the economic, social and technological development in the region of North Rhine-Westphalia through international collaborative activities. In this effort, IMI collaborates closely with local and regional authorities and organizations.

• We place increased emphasis on education and training, by providing a significant number of teaching offerings both at undergraduate and postgraduate levels and by contributing to the training of medical doctors, medical specialists and professionals in cutting-edge Information and Communication Technologies.

Integration harmonisierter Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. klinische Studien, Multiomics, medizinische Bildgebung, Register usw.) unter Verwendung von Datenanalysen und/oder anderen geeigneten Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit dem Ziel, Krankheiten besser zu verstehen und Diagnose, Behandlung, Prognose sowie andere therapeutisch nutzbare Mechanismen zu ermitteln.

Neuartige Lösungen, die die Qualität verbessern, die Interoperabilität gewährleisten und die Wiederverwendung von Gesundheitsdaten, Datenanalysen und Metadaten aus verschiedenen Repositories in unterschiedlichen Einrichtungen und Ländern durch Angehörige der Gesundheitsberufe, Forschende und Gesundheitsbehörden ermöglichen. Hier gilt ein besonderes Augenmerk der Einhaltung der FAIR-Datenmanagementgrundsätze sowie der rechtlichen und ethischen Anforderungen auf nationaler und EU-Ebene und unter besonderer Berücksichtigung des Schutzes personenbezogener Daten.

Skalierung verteilter Analyselösungen wie des Personal Health Train zur Verwendung mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens als Teil von Ökosystemen und Infrastrukturen des Gesundheitswesens, wobei eine starke Einbindung und Koordinierung auf der Leitungsebene mit nationalen Behörden und Agenturen gewährleistet wird. Die Anwendungen können u. a. die klinische Forschung, die Integration klinischer Studien, die Überwachung und Entscheidungshilfen für Einzelpersonen und medizinisches bzw. medizinisches Fachpersonal betreffen.

Integration ethischer und gesundheitswissenschaftlicher Perspektiven, um einen ethischen Ansatz für die Entwicklung robuster, fairer und vertrauenswürdiger KI-Lösungen im Gesundheitswesen zu gewährleisten, unter besonderer Berücksichtigung von Aspekten im Zusammenhang mit geschlechtsspezifischer und ethnischer Voreingenommenheit und/oder Diskriminierung sowie der Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Überprüfbarkeit der KI-Algorithmen.