Standortbestimmung und Perspektiven der Medizinischen Informatik als Wissenschaftliche Disziplin Stefan Schulz Arbeitsgruppe Medizinische Informatik

Medizinische Informatik als Wissenschaft  Medizinische Informatik ist multidisziplinär  Es gibt keine generisch medizininformatischen Methoden oder Werkzeuge  Alleinstellungsmerkmal der MI sind Inhalte, nicht Methoden oder Werkzeuge  Komplexität der Inhalte rechtfertigt die Sonderstellung der Medizinischen Informatik  Für die Qualität von Methodenforschung und Werkzeugentwicklung gelten die Kriterien der Informatik  Für die Qualität ergebnisorientierter Forschung im Bereich des Gesundheitswesen gelten die Kriterien der Medizin

Standortbestimmung Medizininformatik (I)  International:  MEDINFO 2007: 21 (7%): Full papers mit deutschen Erstautoren  AMIA 2007: 3 Full papers mit deutschen Erstautoren  MIE 2008: 18 (14%): Full papers mit deutschen Erstautoren  Deutschland:  Abbau klassischer MI-Lehrstühle, MI-Institute  Erweiterung MI-Angebot auf FH – Ebene  GMDS: Vielfältige Aktivitäten  Großprojekte: Gesundheitskarte

Standortbestimmung Medizininformatik (II)  Nichtwissenschaftliche Dienstleistungsaufgaben in den Universitätsklinika: weg von Lehrstühlen – hin zu Dienstleistungabteilungen  Forschungsverbünden (EU, BMBF): Dienstleistungsfunktion bei mäßiger wissenschaftlicher Ausbeute  MI-Forschung sitzt zwischen den Stühlen der Medizin und der Informatik  Auf Medizin zugeschnittene Qualitätsindikatoren für gerechte Bewertung medizininformatischer Forschungsergebnisse oft nicht adäquat  Wissenschaftlicher Nachwuchs

MI und Nachbardisziplinen  MI ist mit Biometrie und Epidemiologie in derselben Fachgesellschaft, in der Praxis oft nur geringe Überlappung  Neue Chance: Klinische Epidemiologie, Translational Medicine  Wachsende Überlappung Medizininformatik – Bioinformatik:  Informationsflut: Semantische Technologien  Verarbeitung natürlicher Sprache  Terminologien, Ontologien

Gemeinsame Forschungsfragen: Medizinische Informatik / Bioinformatik  Wissensrepräsentation  Multilinguale Terminologiesysteme (z.B. SNOMED CT)  Ontologien (z.B. OBO)  Informationsmodelle (z.B. openEHR, HL-7 RIM)  Umgang mit unstrukturierten Inhalten  Biologie: Informationsextraktion aus wissenschaftlichen Texten  Medizin: Informationsextraktion aus Befundtexten  Methodische Herausforderungen  Methoden der KI, Natürlichsprachliche Systeme, …

Anknüpfungspunkte „Kerninformatik“

Fazit Medizinische Informatik + Bioinformatik + …:  Biomedizinische Informatik? Life Science – Informatik ?