Kooperation IKIM

IKIM – Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin

Das 2019 gegründete Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) bringt Forscherinnen und Forscher verschiedener Disziplinen zusammen, um gemeinsam zu forschen, die Patientenversorgung zu verbessern und die Ausbildung der Ärztinnen und Ärzte von morgen zu modernisieren. Das Institut ist Teil der Universitätsmedizin Essen und der Universität Duisburg-Essen.

Durch die Integration von klinischen Anwendungen, laborgestützter Forschung und Informatik betreibt das Institut angewandte und Grundlagenforschung. Das Institut deckt eine Reihe von Themen ab, darunter die Analyse medizinischer Daten (einschließlich klinischer Berichte, medizinischer Bilder und Genomdaten), um beispielsweise onkologisch relevante Muster in großen und komplexen Daten zu erkennen, die molekularen Mechanismen von Krankheiten zu verstehen und die Rolle des Mikrobioms in Bezug auf Gesundheit und Krankheit zu entschlüsseln, z.B. bei viralen Infektionen oder Sepsis. Das Institut besteht aus einer Reihe von Forschungs- und Nachwuchsgruppen, die ein breites Spektrum moderner Methoden einsetzen und entwickeln, einschließlich reproduzierbarer Bioinformatik-Pipelines, virtueller und erweiterter Realität, maschinellem Lernen (z.B. Federated Learning und Explainable AI), medizinischem Data Warehousing, viraler und bakterieller Genomsequenzierung, Computer Vision, Einzelzell-DNA-Sequenzierung, NLP und Sensorverarbeitung.

Um die Medizin der Zukunft zu gestalten, entwickelt das Institut in enger Zusammenarbeit mit den klinisch und administrativ tätigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Universitätsmedizin Essen Lösungen, die den Alltag in der klinischen Praxis verbessern.

Annotation Lab:
In vielen Fällen ist eine KI-basierte Lösung nur so gut wie die Qualität der Daten, die dafür bereitgestellt werden. Aus diesem Grund hat sich das Annotation Lab, eine Organisationseinheit des IKIM und Teil des Universitätsklinikums Essen, dediziert auf die Annotation medizinischer Daten wie Bilder und Texte spezialisiert. Darüber hinaus bietet das Annotation Lab Medizinstudierenden die Möglichkeit, in Zusammenarbeit mit ausgebildeten Ärztinnen und Ärzten die erworbenen Kenntnisse in der Praxis zu vertiefen.

Data Integration:
Das Data Integration Team hat die Smart Hospital Information Platform (SHIP) entwickelt und erweitert diese seither kontinuierlich. Dieses Informationssystem dient als Container für webbasierte Anwendungen und integriert klinische Subsysteme in die IT-Infrastruktur des Universitätsklinikums Essen. Unsere Dateningenieure importieren medizinische Daten aus einer großen Anzahl heterogener Drittsysteme und ermöglichen so die Digitalisierung und Strukturierung einheitlicher Patientenakten und eine einfache, systematische und zentrale Patientendokumentation.

SHIP.AI:
Das SHIP.AI (AI in Radiology) Team nutzt strukturierte medizinische Daten, um KI-basierte Werkzeuge für medizinische Fragestellungen zu entwickeln. Diese Werkzeuge werden in das klinische SHIP-System des Krankenhauses integriert. In mehr als dreißig laufenden Projekten versucht das SHIP.AI Team, Diagnosen kontinuierlich zu verbessern und zu beschleunigen und gleichzeitig die Qualität der Patientenversorgung zu optimieren. Die vom SHIP AI-Team entwickelten KI-Lösungen sind stark von den Prinzipien der Explainable AI geprägt. Alle Projekte sind direkte Lösungen für die unmittelbaren Bedürfnisse verschiedener Kliniken und werden mit einem starken Fokus auf Transparenz und Benutzerfreundlichkeit entwickelt.