Medical Machine Learning (MML) ist eine Forschungsgruppe am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen. Wir entwickeln Methoden des maschinellen Lernens und bringen sie in die Anwendung — mit dem Ziel, für Patientinnen und Patienten, für Ärztinnen und Ärzte und für die Mitarbeitenden der Klinik einen spürbaren Unterschied zu machen.
Ein verbreiteter Ansatz medizinischer Forschung heißt „from bench to bedside": Erkenntnisse aus dem Labor werden in neue Wege der Behandlung übersetzt. Analog dazu verfolgen wir den Weg „from bits to bedside" — wir bringen unsere Algorithmen an den Ort der Versorgung und überführen sie in die klinische Praxis.
Gemeinsam mit einer digital denkenden Klinikverwaltung baut die Gruppe eine SMART-Krankenhaus-IT-Struktur weiter aus, die Zugang zu realen Versorgungsdaten schafft. Eine starke Förderung und modernste Ausstattung tragen diese Arbeit. Ein Schwerpunkt liegt auf unüberwachten Lernverfahren zur Erkennung onkologisch relevanter Muster in großen und komplexen Datenbeständen.
Wir sind Teil des Cancer Research Center Cologne Essen (CCCE). Jens Kleesiek ist Principal Investigator im Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) und an der Helmholtz Information & Data Science School for Health. Mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) arbeiten wir eng an der Joint Imaging Platform (JIP) für verteilte Datenanalyse und föderiertes Lernen.
Das Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) ist ein klinisch-theoretisches Institut der Universität Duisburg-Essen und der Universitätsmedizin Essen. In interdisziplinären Teams aus Medizin, Informatik und Data Science forschen seine Gruppen an innovativen Methoden, um Diagnosen zu verbessern, Therapien zu personalisieren und medizinische Versorgung effizienter zu gestalten. Ziel ist es, Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll in Klinik, Forschung und Ausbildung zu integrieren.
Das IKIM vereint medizinische Exzellenz, Informatik und internationale Spitzenforschung mit dem Ziel, Künstliche Intelligenz in die klinische Versorgung zu bringen. Von der ersten wissenschaftlichen Idee bis zur sicheren Anwendung im medizinischen Alltag entwickeln wir Technologien, die Diagnosen unterstützen und Therapien verbessern. Jede Anwendung entwickeln wir dabei mit einem klaren Fokus auf Vertrauen, klinische Relevanz und einen nachweisbaren Nutzen für Patientinnen und Patienten.
Damit diese Vision Wirklichkeit wird, muss wissenschaftliche Innovation den Weg in die klinische Praxis finden. Deshalb entwickeln wir nicht nur neue KI-Verfahren, sondern schaffen auch die technischen, organisatorischen und klinischen Voraussetzungen für ihren sicheren und nachhaltigen Einsatz. Wir bauen Plattformen, Infrastrukturen und Prozesse, die eine kontinuierliche Validierung, Überwachung und Weiterentwicklung ermöglichen. So befähigen wir Ärztinnen und Ärzte sowie Forschende weltweit, vertrauenswürdige KI verantwortungsvoll in die Praxis zu bringen.
Wir glauben an eine Zukunft, in der Diagnosen präziser, Therapien individueller und hochwertige Gesundheitsversorgung für mehr Menschen zugänglich werden. Das IKIM bringt Medizin, Informatik und Forschung zusammen, um diese Zukunft aktiv mitzugestalten. Fortschritt messen wir dabei nicht an der Komplexität von Modellen oder der Leistungsfähigkeit von Algorithmen, sondern an ihrem Beitrag für die Versorgung: an besseren Entscheidungen, wirksameren Therapien und einer Medizin, die trotz aller Innovation menschlich bleibt.
We treat patients — not data.
