Die Forschungsgruppe „AIST – Advanced Information Systems and Technology“ forscht an Softwarelösungen in den Bereichen eHealth, Machine Learning und Data Mining sowie Computer Vision.
eHealth
Die IT-Unterstützung integrierter Versorgung („eHealth“) ermöglicht die Definition, Analyse und Optimierung geeigneter Schnitt-/Nahtstellen, adäquater Versorgungsprozesse sowie leistbarer Geschäftsmodelle für qualitativ hochwertiges Care- und Case-Management im Gesundheitswesen. Das Ziel integrierter Versorgung ist die Bereitstellung umfassender, koordinierter und kontinuierlicher Dienstleistungen, die für einen nahtlosen Versorgungsprozess entlang des gesamten Versorgungskontinuums sorgen. [nach Hagen Kühn, Wissenschaftszentrum Berlin]
Machine Learning & Data Mining
Der Fachbereich Machine Learning beschäftigt sich mit Algorithmen, welche automatisiert in der Lage sind, basierend auf Mustern in Daten ein domänenspezifisches Ergebnis zu finden. Dazu zählen Methoden zur Klassifikation und Identifikation von Subjekten in digitalen Informationen, welche zudem dazu imstande sind das eigene Ergebnis durch die Erweiterung der Datenlage stetig zu verbessern. Die Grundidee ist es Algorithmen nicht explizit beizubringen wie eine Aufgabe gelöst werden kann, sondern dies anhand von Trainingsdaten automatisiert zu erreichen.
Computer Vision
Computer Vision beschäftigt sich mit der Analyse von Bildinhalten und somit der Extraktion von semantischen Informationen. Ähnlich wie es dem Menschen möglich ist, sein Umfeld anhand von visuellen Eindrücken zu verstehen, versucht dieses Forschungsfeld eine vergleichbare Fähigkeit für digitale Systeme zu erschaffen. Etwa im Themenumfeld von Mixed Reality ist es notwendig Informationen aus der realen Welt mit digitalen Daten zu kombinieren. Hierfür müssen Bildinformationen zunächst erstellt, vorverarbeitet und im Anschluss analysiert werden.
