Institut für Künstliche Intelligenz

Das interdisziplinäre Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin wurde 2020 als Gemeinschaftsinstitution von Universität und Universitätsklinikum mit dem Ziel gegründet, die gesellschaftlich, ökonomisch und medizinisch notwendige digitale Transformation im Gesundheitswesen zu erforschen und aktiv mit zu gestalten. Das IKI.med ist das erste von mehreren Instituten, die zusammen das Zentrum für digitale Medizin an der Grenzfläche der Fachbereiche Medizin und Informatik bilden.

Ziel

Ziel ist die Konzeption und Erforschung digitaler Gehilfen, die Patient*innen und medizinisches Fachpersonal gemeinsam darin unterstützen, Gesundheit zu erhalten und bei Krankheit nachhaltige Heilung zu erreichen.

Arbeitsschwerpunkte

Der Arbeitsschwerpunkt des Instituts liegt auf drei ineinander greifenden Bereichen:

1. Erforschung praxisnaher Lösungen für medizinische Entscheidungsunterstützung im klinischen Alltag. Welche Information könnten den Fachkräften aus Medizin und Pflege mobil angeliefert werden, um Arbeitslast zu reduzieren, Prozesse zu beschleunigen und Kosten zu senken? In welcher Form sollten die Daten und Informationen angeliefert werden? Wie können Machine Learning und künstliche Intelligenz hierbei helfen?

 

2. Entwicklung und Erforschung einer holistischen, digitalen Gesundheitsrepräsentation, die neben den Grundachsen des biopsychosozialen Modells auch subjektive Aspekte einer persönlichen Lebensqualitätsauffassung, kontinuierliche Messungen von Biomarkern sowie individuelle Prädispositionen berücksichtigt, und Gesundheit aktiv unterstützt.

 

3. Entwicklung und Erprobung eines digitalen Leitsystems, welches Bürgerinnen und Bürgern dabei hilft, in einer gesundheitlich unsicheren Situation (z.B. Pandemie) den richtigen nächsten Schritt zu tun - auch unter Berücksichtigung regionaler Besonderheiten (siehe z.B. www.covid-online.de)

Support

 Die Bereiche (2) und (3) werden in signifikantem Ausmaß durch die Stiftung Münch unterstützt.

Team

Ein innovatives und interdisziplinäres Team arbeitet eigenmotiviert und teamorientiert mit freier Zeiteinteilung und hoher Arbeitsplatzsicherheit. Das Institut für Künstliche Intelligenz bietet ein optimales Umfeld für wissenschaftliches Arbeiten, Promotionen und Postdocs. Anfragen gerne direkt senden an martin.hirsch[at]uni-marburg.de.

 

Wir begrüßen Bewerber*innen mit einem klar erkennbaren wissenschaftlichen Interesse im Bereich der computergestützten Medizin im Sinne von Systemmedizin, Data Analytics, Bioinformatik, quantitativer Bildanalyse, Human-Computer Interaction, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python), Hintergrundwissen in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik und ein Verständnis für die Grundlagen des maschinellen Lernens (oder die Bereitschaft, sich diese anzueignen) sind dabei von Vorteil. Sie sollten die Bereitschaft mitbringen, sich in einem oder mehreren Bereichen der klinischen Medizin signifikante Expertise anzueignen. Vor allem aber sollten Bewerber*innen den starken Wunsch haben, das Gesundheitswesen durch Digitalisierung zum Besseren zu verändern.

 

 

 

Prof. Dr. Martin C. Hirsch

Professor und Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz in der Medizin

Martin Hirsch studierte Humanbiologie an der Philipps-Universität Marburg und promovierte in den Neurowissenschaften. Er gründete mehrere Unternehmen an der Grenze von Biomedizin und IT, und setzte seine Forschungsarbeit unabhängig fort. Sein spezielles Interessengebiet ist die Verknüpfung von kognitiver Neurowissenschaft, Wissensvermittlung durch visuelle Modelle (Bilder) und Technologien zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung. Im Jahr 2010 gründete er zusammen mit Daniel Nathrath und Claire Novorol Ada Health, ein Gesundheits- und Technologieunternehmen, in dem er weiterhin in beratender Funktion tätig ist (www.ada.com).

Ausgewählte Publikationen und Vorträge:

1. Hirsch MC, Künstliche Intelligenz in Anamnese und Diagnose“ in „Die Zukunft der Medizin - Disruptive Innovationen revolutionieren Medizin und Gesundheit“, Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, ISBN 978-3-95466-398-9, 2019.
2. Hirsch MC, Entscheidungsunterstützungssysteme in der Medizin in „Smart Hospital. Digitale und empathische Zukunftsmedizin“ Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, 2020 (in Arbeit).
3. Ronicke S, Hirsch MC, Türk E, Larionov K, Tientcheu D, Wagner AD, Orphanet J, Can a decision support system accelerate rare disease diagnosis? Evaluating the potential impact of Ada DX in a retrospective study. Rare Dis. 2019 Mar 21;14(1):69. doi: 10.1186/s13023-019-1040-6.
4. Braun, HA Wissing H, Hirsch MC, Oscillation and noise determine signal transduction in shark multimodal sensory cells, Nature 367 ,1994, 270–273
5. Kühnel S, Jovanovic M, Hoffmann H, Golde S, Hirsch MC. Introduction of a Pathophysiology-Based Diagnostic Decision Support System.

 

Nadine Frauke Schlicker, M. Sc.

Leitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin den Bereich der holistischen, digitalen Gesundheitsrepräsentation.

Nadine Schlicker studierte Psychologie in Saarbrücken und war 4 Jahre als User Experience Researcher tätig. Ihre Leidenschaft ist die Mensch-Maschine Interaktion. In der Vergangenheit beschäftigte sie sich mit Verantwortungs-, Vertrauens- und Gerechtigkeitswahrnehmungen im Hinblick auf Künstliche Intelligenz. Von 2018-2020 forschte sie im Rahmen des Forschungsprojektes GamOR an den Themen Motivation und nachhaltige Gamification. Am Institut arbeitet und forscht sie an der visuellen Darstellung und konzeptuelle Repräsentation eines ganzheitlichen Gesundheitsbegriffs in digitalen Technologien sowie an menschzentrierten Digitalisierungskonzepten im klinischen Umfeld.

Ausgewählte Publikationen und Vorträge:

1. Schlicker, N., Langer, M., Ötting, S., Baum, K., König, C. J., & Wallach, D. (2021). What to expect from opening up ‘Black Boxes’? Comparing perceptions of justice between human and automated agents. Computers in Human Behavior.
2. Schlicker, N., Schmidt, E., Langer, M., & Baum, K. (2020). Autonomie und Gerechtigkeit im Rahmen künstlicher Intelligenz. Presentation as part of the conference „Usability in Germany“. Mannheim, Deutschland.
3. Kubek, V., Velten, S., Uhde, A., Schlicker, N., Blaudszun-Lahm, A. (2020). Kollaborative Diensteplattform - Digitalisierung als Mittel teamorientierter Selbstorganisation. In Digitalisierung der Arbeit in der Langzeitpflege als Veränderungsprojekt (pp. 65-80). Springer.
4. Schlicker, N., Uhde, A., Hassenzahl, M., & Wallach, D. P. (2020). Nachhaltige Motivation durch wohlbefindensorientierte Gestaltung. In Digitalisierung in der Pflege (pp. 63–84). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61372-6_8.
5. Uhde, A., Schlicker, N., Wallach, D. P., & Hassenzahl, M. (2020). Fairness and Decision-making in Collaborative Shift Scheduling Systems. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-13). https://doi.org/10.1145/3313831.3376656.
6. Kubek, V., Blaudszun-Lahm, A., Velten, S., Schroeder, R., Schlicker, N., Uhde, A. et al. Stärkung von Selbstorganisation und Autonomie der Beschäftigten in der Pflege durch eine digitalisierte kollaborative Dienstplanung. In Arbeit 4.0 im Mittelstand (pp. 337-357). Springer.
7. Schlicker, N., König, C. J., & Langer, M. (2019). XAI and Psychology – Issues and experimental investigations. Presentation at the Workshop “Issues in Explainable AI: Blackboxes, Recommendations, and Levels of Explanation”. Saarbrücken, Deutschland.
8. Schlicker, N., Velten, S., & Kubek, V. (2019). “Service planning in healthcare, oriented towards participation and based on algorithms“. Workshop as part of the conference ver.di Digitization Congress 2019, Berlin.

 

Leander Melms

Ärztlich-wissenschaftlicher Mitarbeiter

Leander Melms studierte Medizin an der Philipps-Universität Marburg. Neben seinen fundierten medizinischen Kenntnissen hat er sich Expertise in Methoden der künstlichen Intelligenz angeeignet. Hierbei ist er besonders interessiert an Signal Processing, Machine Perception und Audio Understanding, sowie High-throughput-Distributed-Computing. Dieses Interessensfeld konkretisiert er aktuell anhand der (digitalen) kardialen Auskultation.

 

Judith Friedrich

Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Ärztin)

Judith Friedrich studierte Humanmedizin an der Goethe-Universität in Frankfurt am Main und absolvierte ihre fachärztliche Ausbildung zur Internistin am Klinikum Darmstadt. Nachdem sie dort das breite Spektrum der Inneren Medizin erlernen konnte, hat die gebürtige Wiesbadenerin dem Rhein-Main-Gebiet mittlerweile den Rücken gekehrt und spezialisiert sich seit Januar 2021 in Marburg als Pneumologin auf Intensiv- und Normalstation. Sie unterstützt das Team mit ihren fundierten medizinischen Kenntnissen und ihren umfangreichen Erfahrungen im Umgang mit Patienten.

 

Sigrid Hartmann

Sekretariat

Sigrid Hartmann ist mit langjähriger Sekretariats-Erfahrung im Uniklinikum für alle Anliegen rund um die Organisation des Instituts zuständig. Außerdem ist sie ausgebildete Ernährungsberaterin und Diätassistentin (Analyse, Auswertung, Prävention nach DGE-Regeln) mit zieloptimierter Ernährung für die ganzheitliche Gesundheit.

 

Oliver Kindl

Studentische Hilfskraft

Oliver studiert Humanmedizin an der Justus-Liebig-Universität Gießen. Neben seinem Studium interessiert er sich für die digitale Transformation im Gesundheitswesen und zukunftsnahe Implementierung von lernenden Systemen in die Krankenversorgung. Am Institut unterstützt er die Entwicklung von Prototypen und Forschungsarbeiten im interdisziplinären Team.