Prof. Dr. Oya Beyan hat am 1. Mai 2021 die neu geschaffene Professur für Biomedizinische Informatik an der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln angetreten. Prof. Beyan gilt als eine der führenden Expertinnen für FAIR-Daten (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und verteilte Analysen in Europa. 2019 wurde sie vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) als Vertreterin Deutschlands für die FAIR Data Arbeitsgruppe der European Open Science Cloud nominiert. FAIR-Daten und die Kopplung von analytischen Fähigkeiten gelten als potenzielle Schlüsselfaktoren für lernende Gesundheitssysteme. 
Prof. Beyans Forschungsschwerpunkte sind die Wiederverwendbarkeit von Gesundheitsdaten, semantische Interoperabilität und Data Science mit dem Ziel, die Gesundheitsversorgung durch Innovation kontinuierlich zu verbessern und neues Wissen zu schaffen. Sie setzt auf das Potenzial datengestützter Medizin durch die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, ohne dabei Fairness, Gerechtigkeit, Datenschutz und Vertraulichkeit von Einzelpersonen sowie sozialen Gruppen und Gemeinschaften aus dem Blick zu verlieren.Ihre Fachgebiete sind medizinische Informatik, Semantik-Web-Technologien, klinische Entscheidungsunterstützung, Patientenermächtigungen, Management von Forschungsdaten sowie ethische und soziale Herausforderungen von Daten. Oya Beyan ist sich sicher: „Big Data kann die Art und Weise, wie klinische Entscheidungen getroffen werden, revolutionieren. Ihre gemeinsame Nutzung beschleunigt den wissenschaftlichen Fortschritt enorm.“
Prof. Beyan war zuvor als Gruppenleiterin der FAIR Data and Distributed Analytics und stellvertretende Leiterin der Abteilung Knowledge Pipelines am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnologie (FIT) tätig. Sie arbeitete als Postdoktorandin und Dozentin an der Informatik 5 der RWTH Aachen und am INSIGHT Centre for Data Analytics of the National University of Ireland Galway (NUIG). Während ihrer Postdoktorandenzeit hatte Beyan eine Forschungs- und Lehrvision für FAIR-Daten und datengetriebene Technologien im Gesundheitswesen entwickelt. Das Ziel: Gesundheitsversorgung und Forschung durch Lernen aus Daten zu verbessern.

Erfahrung in Forschungsplanung und -management in den Bereichen: E-Health und E-Government, E-Learning, Accessibility und Assisted Living, Mensch-Computer- und Mensch-Roboter-Interaktion. Umfangreiche Lehrerfahrung in verschiedenen Hochschulen, Fachrichtungen und Disziplinen (Wirtschaft, Technik, Wissenschaft) auf Unter-, Graduierten- und Postgraduiertenebene

Nicola Dahlberg erwarb ihren  staatl. geprüften Betriebswirt  in einem 4 jährigen Abendstudium, in dieser Zeit baute Sie eine neugegründete Arzt-Praxis mit Din Zertifizierung 9001 aus. Nach Ihrer Elternzeit, kam Frau Dahlberg an die Uniklinik Köln, wo Sie nun seit mehr als 17 Jahren beschäftigt ist. Vor Ihrer Zeit in der Personalabteilung, hat Sie für das Institut für Medizinsoziologie, Versorgungsforschung und Rehabilitationswissenschaft 13 Jahre lang gearbeitet. Es handelt sich hier um eine gemeinsame wissenschaftliche Einrichtung der Humanwissenschaftlichen Fakultät und der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln. Ihre erworbenen Kenntnisse kann Frau Dahlberg nun in den Aufbau unseres neugegründeten Institut einbringen. Persönlich ist Sie eine ruhige und zugängliche Person, die gerne konzentriert, lösungsorientiert Ihrer Arbeit nach geht, aber nie das Team vergisst. Privat bereist Sie gerne fremde Länder und liebt die Natur.

Ihr Fachgebiet ist die Entwicklung kompletter computergestützter Pfade für die datenorientierte medizinische Forschung. Sie organisiert Datenströme in interdisziplinären Teams, übersetzt medizinische Fragen in rechnerische Begriffe und erstellt mathematische Modelle, einschließlich KI-basierter Entscheidungssysteme.
Seit vielen Jahren beschäftigt sie sich mit der Analyse von Daten aus medizinischen Sensoren, einschließlich Wearables, in den Bereichen Neurologie, Psychiatrie und Physiologie. Insbesondere hat sie sich mit Studien zu Epilepsie und neuropathischen Schmerzen beschäftigt.
Ihre Aufgabe im BI-K ist es, die strategische Forschungsrichtung der datengesteuerten Medizin zu leiten. Sie bringt ihre Erfahrung ein, um medizinische Forschungsprozesse zu ermöglichen, insbesondere durch eine stärkere Betonung der FAIR-Datenintegration für die interdisziplinäre Forschung und die Optimierung der Datenflüsse.

Maria Christoforaki hat Informatik an der Fakultät für Informatik der Universität Kreta, Griechenland, studiert und besitzt einen MSc-Abschluss in Informationssystemen und Software-Engineering von derselben Institution. Seit August 2020 arbeitet sie für das Institut für Biomedizinische Informatik an der Uniklinik Köln. Ihre Arbeitsschwerpunkte sind KI-Ethik, semantische Datenmodellierung und Digital Humanities.
Zusätzlich arbeite Sie zurzeit für das FAIR-DS BMBF Projekt, um ein ELSA (Ethical, Legal and Societal Aspects) Curriculum für Data Scientists zu erstellen.

Julia Gehrmann hat Informatik mit Anwendungsfach Biologie an der RWTH Aachen studiert. Während des Master Studiums hat sie einen besonderen Fokus auf Data Science gelegt und als studentische Hilfskraft praktische Erfahrungen in der Biomedizinischen Informatik gesammelt. Sie war 3 Jahre lang in der Bioinformatik am Institut für Computational Genomics der Uniklinik Aachen tätig sowie jeweils ein halbes Jahr in der klinischen Datenwissenschaft des Fraunhofer FIT und des Instituts für Biomedizinische Informatik (BI-K).

In ihrer Masterarbeit am BI-K entwickelte sie einen Daten Zugriffs- und Integrationsworkflow für die medizinische Datenwissenschaft. Seit Juli 2022 ist sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am BI-K tätig. Sie wirkt an der Entwicklung einer Analyseplatform des CIO Köln mit, führt ihre Arbeit an der Prozessbeschreibung der klinischen Datenintegration fort und ist der Lehre des BI-K aktiv.

Feifei Li erwarb einen Bachelor-Abschluss in Fahrzeugtechnik an der Tsinghua-Universität in Peking, China. Sie studierte den Masterstudiengang Automobilelektronik an der Tongji-Universität und Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Pittsburgh. Sie arbeitete als Wirtschaftsingenieurin im Pittsburgh Veteran Affairs Healthcare Center für die Verbesserung von Gesundheitsprozessen. Zurzeit promoviert sie im Bereich Informationsmanagement im Maschinenbau. Sie verfügt über umfangreiche Projekterfahrung in den Bereichen Datenanalyse und Informationsmanagement, UI-Design, Betriebsforschung und Simulation. Ihr derzeitiges Forschungsinteresse gilt Anwendungen des maschinellen Lernens wie der Generalisierung von Bereichen und der Segmentierung von Computer Vision.

Mehrshad Jaberansary erwarb seinen Bachelor-Abschluss in Informatik an der Amirkabir University of Technology in Teheran, Iran. Nachdem er drei Jahre lang in der Luftfahrtindustrie als Softwareentwickler gearbeitet hatte, entschied er sich, seinen Master in Data Science an der RWTH Aachen zu machen. Während seines Studiums beschäftigte er sich mit verteiltem Rechnen und arbeitete mit einem Forschungs- und Entwicklungsteam an einer verteilten Analyseinfrastruktur namens PADME (Platform for Analytics and Distributed Machine Learning for Enterprises) unter der Leitung von Professor Beyan. Er schloss seine Masterarbeit mit dem Schwerpunkt Vertical Federated Learning unter Verwendung von Homomorphic Encryption und Secure Multi-Party Computation Techniken ab. Seit Oktober 2022 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am BIK. Er ist an der Entwicklung des Medical Data Integration Center (MeDIC) an der Uniklinik Köln beteiligt und setzt seine Arbeit an verteilten Analyseinfrastrukturen in verschiedenen Projekten fort, z.B. PADME, FAIR Data Spaces und Privacy-Preserving Analytics in Medicine (PrivateAIM).

Mayra Elwes kam 2024 als Doktorandin an das Institut für Biomedizinische Informatik. Sie erwarb einen Master- und einen Bachelor-Abschluss in Informatik an der RWTH Aachen. Bevor sie dem Institut beitrat, sammelte sie Erfahrungen in der Analyse von Biosignalen und Interoperabilität im medizinischen Bereich. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Nutzung multimodaler Sensordaten für die Patientenversorgung und der Ermöglichung eines FAIRen Datenaustauschs im Bereich der medizinischen Forschung.

Kim Tangs Fachgebiet in seiner aktuellen Promotion ist die Nutzung von biomedizinischen Textdaten mittels natürlicher Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz für datengetriebene Medizinanwendungen. Während seines bisherigen akademischen Werdegangs an der RWTH Aachen konzentrierte er sich auf KI im Rahmen der Erklärbarkeit und des verteilten Lernens. Durch zwei Auslandssemester an der Kwantlen Polytechnic University in Vancouver und an der National Chiao Tung University in Hsinchu erhielt er Einblicke in internationale Forschung sowie der KI-gestützten Bildverarbeitung und des Information Retrieval.

Seit Januar 2025 ist er am BI-K mitverantwortlich für die Softwareentwicklung und Forschungsrichtung des verteilten Lernens im Rahmen des PrivateAIM und BETTER Projekts.

Md. Mostafa Kamal studierte Informatik und Ingenieurwesen an der Khulna University of Engineering & Technology und hat einen Master-Abschluss in Informationstechnologie von der University of Dhaka. Er ist seit mehreren Jahren in der IT-Branche bei verschiedenen multinationalen Unternehmen tätig. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Erforschung komplexer Daten, um aufschlussreiche Analysen zu erstellen. In den letzten Jahren hat er für einige europäische Unternehmen als Experte für Datenanalyse und Visualisierung gearbeitet. Er leistete Pionierarbeit bei der Verwendung von Echtzeit-Dashboards für Anwendungsdaten, die vom Management genutzt werden, um wichtige Entscheidungen mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu treffen, was mehrfach zur Vermeidung größerer Probleme in den Produktionsumgebungen führte. Seit Januar 2022 arbeitet er für das Institut für Biomedizinische Informatik (BI-K) an der Uniklinik Köln.
Persönlich ist er detailorientiert, organisiert und präzise in seiner Arbeit. Neben einem Händchen für klare und anschauliche Visualisierungen verfügt er über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten. Er fühlt sich wohl, wenn er alleine die Daten auswerten kann, aber er genießt es, Teil eines motivierten Teams von intelligenten Leuten zu sein.

Oussama hat einen Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz und Multimedia von der Universität Batna 2 in Algerien, wo er sich auf Computer Vision spezialisierte und im Jahr 2020 seinen Abschluss machte. Derzeit vertieft er seine Kenntnisse auf diesem Gebiet durch einen zweiten Master in Datenanalyse in Hildesheim. Mit einem soliden Hintergrund in Softwaretechnik und Datenwissenschaft hat Oussama an Fair Data Spaces und Fair Digital Objects gearbeitet. Seit April 2023 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Uniklinik Köln angestellt, wo er seine Fähigkeiten und Erfahrungen in den Bereich der datengesteuerten Forschung einbringt.

Mitarbeiter beginnt am 01.08.2024 - Beschreibung folgt -