Unsere Forschung und Entwicklung organisiert sich entsprechend in vier miteinander verzahnten Schwerpunkten:
(1) Data Spaces & Interoperability
Wir entwickeln Strategien, wo und wie klinische und andere, sinnvoll korrelierbare Daten harmonisiert und mit kleinstem Aufwand für die Zusammenstellung großer transdisziplinärer Datensätze als Basis des maschinellen Lernens bereitgestellt werden können.
(2) Decision Support & Alerts
Wir entwickeln Technologien, die eine qualitativ verbesserte, effizientere und ressourcenschonende wie leitliniengerechte Gesundheitsversorgung über digitale Unterstützungssysteme ermöglichen, in deren Zentrum die Menschlichkeit wieder steht.
(3) Biofunction & Kinetics
Wir erforschen die mögliche Vorhersage biologischer Prozesse, um darauf basierend bessere Therapie-, Trainings- oder Rehabilitationserfolge zu erreichen und zum Beispiel virtuelle Modelle zu möglichen Nebenwirkungen oder Verletzungsrisiken zu bieten.
(4) AI Impact & Change Management
Wir erforschen, wie neue digitale Systeme in der Gesundheitsversorgung das menschliche Verhalten beeinflussen und decken technologieinduzierte soziale Innovationen auf, die in die Breite getragen werden können.