Wir erreichen Spitzenleistungen, indem wir ein Gleichgewicht zwischen unseren Grundlagen- und Forschungstätigkeiten und der Entwicklung groß angelegter Dienstleistungsinfrastrukturen herstellen, die diese Forschungsergebnisse nutzen, dazu gehört auch die Entwicklung von spezifischen Produkten und Dienstleistungen der Medizininformatik.

Wir sind offen für die Zusammenarbeit mit anderen Forschungseinrichtungen und der Privatwirtschaft im Rahmen der Auftragsforschung und der Beteiligung an nationalen und europäischen Forschungs- und Innovationsprojekten sowie an Kooperationsprojekten mit der Industrie.

Unser Ziel ist es, durch internationale Kooperationen zur wirtschaftlichen, sozialen und technologischen Entwicklung in der Region Nordrhein-Westfalen beizutragen. Dabei arbeitet das IMI eng mit lokalen und regionalen Behörden und Organisationen zusammen.

Wir legen verstärktes Augenmerk auf die Aus- und Weiterbildung, indem wir eine große Anzahl von Lehrangeboten sowohl für Studierende als auch für Postgraduierte bereitstellen und einen Beitrag zur Ausbildung von Ärzt*innen, medizinischen Fachkräften und Fachleuten im Bereich der modernen Informations- und Kommunikationstechnologien leisten.

Am Institut für Biomedizinische Informatik fördern wir ein Umfeld, das die Einbeziehung und Zusammenarbeit von Studierenden, Dozent*innen und Mitarbeitenden fördert und Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund und aus verschiedenen Kulturen einbezieht. So wollen wir ein hohes Niveau in Lehre und Forschung erreichen, um die Qualität von Gesundheits- und medizinischen Verfahren und Standards in Deutschland und im Ausland zu verbessern.

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.