Teamleiter: Stefan Schulz
Fokus: Schwerpunkt ist die semantische Modellierung von Daten aus Wissenschaft und Klinik. Zwei Wege werden beschritten: einerseits die Konstruktion symbolischen Wissens durch Expert*innen, andererseits automatische Wissensakquisition durch Methoden des maschinellen Lernens. Im ersten Fall werden Daten durch Terminologien, Ontologien und Informationsmodellen standardisiert, im zweiten Fall wird Semantik durch probabilistische und neuronale Modelle ausgedrückt. Da Daten zu großen Teilen nur als Texte vorliegen, stehen Methoden des Text Mining im Vordergrund. Die so gewonnenen normierten Datenextrakte unterstützen Dokumentenrecherche, Datenanalyse und klinische Entscheidungsfindung.
Vernetzung: Derzeit wichtige Kooperationspartner des Teams sind die KAGes und CBmed, Graz, die ELGA GmbH Wien, sowie die Firma Roche Diagnostics (Basel und Belmont). In Deutschland bestehen enge Kontakte zur Text-Mining-Firma Averbis GmbH, Freiburg, EMPIRICA GmbH, Bonn, zu den Universitäten Freiburg und TU München, der Universität Jena, der Charité Berlin und dem DFKI Saarbrücken. Über aktive Mitwirkung in den Standardisierungsorganisationen SNOMED International und HL-7 bestehen weltweite Kontakte. Weiter hervorzuheben sind aktuelle Kooperationen mit Kolleg*innen von den Universitäten Trondheim, Murcia, Bordeaux, Ljubljana, Buffalo, der FH Bern, sowie der PUCPR (Brasilien).
