Open-Source-Datenmodelle als Grundlage der digitalen Souveränität und KI in der Medizin
Eckdaten
- Veranstaltet durch
- Hochschule für Life Sciences FHNW
- Veranstaltungssprache
- Englisch
- Kosten
- Kostenfrei, Anmeldung erforderlich
- Adresse
- Hofackerstrasse 30
4132 Muttenz - Durchführungen
- 26.11.2026, 16:00–18:00 Uhr, Hörsaal 01.W.09
Seit September 2026 lehrt und forscht Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes als Professor für Medizinische Informationssysteme am Institut für Medizintechnik und Medizininformatik.
In seiner Antrittsvorlesung am Donnerstag, 26. November 2026, wird er erläutern, weshalb Open-Source-Ansätze und offene Datenmodelle eine wichtige Voraussetzung für digitale Souveränität im Gesundheitswesen darstellen.
Lernen Sie Prof. Dr. Stieltjes kennen und erhalten Sie einen Einblick in die Perspektiven für Forschung und Lehre im Bereich Medizinische Informationssysteme an der Hochschule für Life Sciences FHNW.
Im Anschluss an die Antrittsvorlesung findet ein Apéro statt. Die Teilnahme ist kostenlos, eine Anmeldung ist jedoch erforderlich. Bitte füllen Sie das untenstehende Formular aus.
Abstract
Open-Source-Datenmodelle als Grundlage der digitalen Souveränität und KI in der Medizin
Die Digitalisierung der Medizin erzeugt eine stetig wachsende Menge an Gesundheitsdaten, die in unterschiedlichen Systemen, Formaten und institutionellen Kontexten entstehen. Ihre Nutzung für Forschung, Versorgung und Künstliche Intelligenz wird jedoch dadurch erschwert, dass medizinische Informationen häufig nicht interoperabel sind und Datenmodelle sowie technische Infrastrukturen von einzelnen Systemen oder Anbietern abhängig bleiben. Offene, standardisierte und nachvollziehbare Datenmodelle können hier eine zentrale Grundlage schaffen: Sie ermöglichen es, medizinische Informationen systemübergreifend zu verbinden, langfristig nutzbar zu halten und für unterschiedliche Anwendungen verfügbar zu machen.
In seiner Antrittsvorlesung zeigt Dr. med. Dr. phil. Bram Stieltjes, weshalb Open-Source-Ansätze und offene Datenmodelle eine wichtige Voraussetzung für digitale Souveränität im Gesundheitswesen darstellen. Anhand von Beispielen aus der Forschung und Versorgung wird erläutert, wie heterogene Gesundheitsdaten strukturiert, miteinander verknüpft und für klinische Informationssysteme sowie medizinische Entscheidungshilfen nutzbar gemacht werden können. Dabei geht es nicht allein um technische Interoperabilität, sondern auch um die Frage, wer Datenmodelle gestalten, weiterentwickeln und kontrollieren kann.
Besonderes Augenmerk liegt auf der Bedeutung solcher offenen Strukturen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Medizin. KI-Systeme sind auf qualitativ hochwertige, zugängliche und kontextuell interpretierbare Daten angewiesen. Offene Datenmodelle können dazu beitragen, Daten über System- und Institutionsgrenzen hinweg nutzbar zu machen und damit die Entwicklung, Validierung und Anwendung von KI in der Medizin zu unterstützen. Gleichzeitig stellen Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Standardisierung und die sichere Nutzung sensibler Gesundheitsdaten zentrale Anforderungen dar.
Abschliessend wird aufgezeigt, wie offene Datenmodelle, interoperable klinische Informationssysteme und KI zusammenspielen können, um eine nachhaltige und digital souveräne Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Daraus ergeben sich Perspektiven für Forschung und Lehre im Bereich Klinische Informationssysteme an der Hochschule für Life Sciences FHNW sowie für Partnerschaften im Bereich der Umsetzung im klinischen Umfeld.
