Die Welt erlebt eine rasante digitale Transformation. Im Gesundheitsbereich hat diese Transformation bereits große Auswirkungen. Die Einführung neuer Technologien prägt fortlaufend die sich verändernden Praktiken im Gesundheitswesen. Das Cluster “Digital Health" am HPI verfolgt einen ganzheitlicheren Ansatz, indem es in seiner Forschung das Gesundheitswesen mit der

Unser Cluster ist dynamisch und interdisziplinär und widmet sich der Forschung mit einem patient:innenzentrierten und datengesteuerten Ansatz. Unser Ziel ist es, digitale Technologien in den Bereichen Medizin, Gesundheitswesen und öffentliche Gesundheit zu nutzen und kontinuierlich weiterzuentwickeln, um die Gesundheit und das Wohlbefinden jedes Individuums sowie größerer Gemeinschaften zu verbessern.

Unsere Mission

  1. Das Digital Health Cluster ist durch globale Partnerschaften international vernetzt.

    Wir denken nicht nur lokal, sondern global. Wir haben bereits internationale Verbindungen geknüpft und werden unsere globalen Partnerschaften weiter ausbauen und erweitern. Indem wir uns bemühen, von den Besten zu lernen, gewinnen wir Wissen, das uns als globale Akteure im Bereich der digitalen Gesundheit hilft. Unser Ziel ist es, durch die Umsetzung unserer Forschungsergebnisse Wirkung zu erzielen.

  2. Das Digital Health Cluster ist Vorbild für Digital Health in Deutschland und Europa.

    In unserer Position als Vorreiter im Bereich Digital Health können andere von uns lernen. Unser einzigartiger Ansatz kommt vor allem in unserem breiten Forschungsspektrum und unseren akademischen Aktivitäten zum Ausdruck.
     

  3. Der Cluster Digital Health als Schule für Wissenschaftler:innen bietet einen Rahmen für Karrierewege im Bereich Digital Health durch Lehre und Forschung.

    Wir lehren, wir lernen. Unser Studienprogramm findet bereits große Anerkennung, und unsere Studierenden lassen sich von uns beraten. Dieses Modell hilft uns, uns kontinuierlich zu verbessern und die nächste Generation von Forschenden im Bereich der digitalen Gesundheit auszubilden, die sich den Herausforderungen der Zukunft stellen können.

Forschungsschwerpunkte

Unser Forschungscluster verfügt über immense Expertise und deckt ein breites Forschungsspektrum ab, das sich mit vier zentralen Aspekten der Gesundheit befasst: Prävention, Diagnostik, Therapie und Schutz. Unser Alleinstellungsmerkmal ist unsere Fähigkeit, gesundheitliche Herausforderungen sowohl auf individueller als auch auf Bevölkerungsebene anzugehen. 

Auf individueller Ebene unterstützt unsere Forschung medizinische Expert:innen bei der Anwendung der Präzisionsmedizin, die von gezielten Schutzstrategien über spezifische Diagnostik bis hin zur personalisierten Therapieunterstützung reicht. 

Wir nehmen eine ganzheitliche Perspektive ein, die über das Individuum hinausgeht, und konzentrieren uns auf die öffentliche Gesundheit, um die Gesundheitsergebnisse in einem größeren Maßstab zu verbessern. Dieser Schwerpunkt umfasst die Erforschung von Faktoren wie Gesundheitsverhalten und gemeinschaftsbasierte Interventionen sowie die Bewältigung globaler Herausforderungen im Gesundheitswesen, wie eine alternde Bevölkerung, Mangel an medizinischem Fachpersonal, Kosten und gerechter Zugang. Darüber hinaus befassen wir uns mit den wirtschaftlichen Aspekten der digitalen Gesundheit, einem wichtigen Bereich für die Entwicklung unseres Clusters.

Werden Sie Teil unseres Clusters

Als Teil unseres Clusters bieten wir sowohl Studierenden als auch Forschenden die Möglichkeit, sich aktiv an unseren Projekten zu beteiligen und von einem inspirierenden und kooperativen Forschungsumfeld zu profitieren. Wenn Sie an einer Zusammenarbeit mit uns interessiert sind und mehr erfahren möchten, kontaktieren Sie uns.

Forschende im Cluster

Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Digital Health Cluster Prof. Dr. Lothar Heinz Wieler

Prof. Dr. Lothar Wieler

Fachgebietsleiter Digital Global Public Health

Tel.: +49 331 5509-165
E-Mail: lothar.wieler@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • datengesteuerte digitale Anwendungen für Global Public Health
  • Public-Health-Kommunikation
  • Krankheitsprävention
  • Zugang zu digitaler Gesundheit

Prof. Dr. Bert Arnrich

Fachgebietsleiter Digital Health - Connected Healthcare

Tel.: +49 331 5509-4851
E-Mail: bert.arnrich@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Gesundheitsdaten im Alltag  
  • Allgegenwärtige Datenverarbeitung
  • Klinische Datenanalyse
  • Verteilte KI
  • Emotions-KI
Portraitfoto der Leiterin des Fachbereichs Associated Research Group on Biomedical Image Analysis (MDC), Prof. Dr. Dagmar Kainmüller

Prof. Dr. Dagmar Kainmüller

Fachgebietsleiterin Associated Research Group on Biomedical Image Analysis (MDC)

Tel.: +49-30 2093-47939
E-Mail: dagmar.kainmueller.@mdc-berlin.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Bildanalyse in der Biologie
  • KI-Verfahren
  • skalierbare Verfahren
  • Kombinatorische Optimierung
Portraitfoto des Leiters des Fachgebiets Digital Health - Machine Learning Prof. Dr. Christoph Lippert

Prof. Dr. Christoph Lippert

Fachgebietsleiter Digital Health - Machine Learning

Tel.: +49 331 5509-4850
Fax: +49 331 5509-4849
E-Mail: christoph.lippert@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • KI-Verfahren in der Medizin
  • Datenanalyse
  • Erkennung von Krankheitsmustern
  • Wirkung digitaler Gesundheitsmaßnahmen
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Data Analytics and Computational Statistics Prof. Dr. Bernhard Renard

Prof. Dr. Bernhard Renard

Fachgebietsleiter Data Analytics and Computational Statistics

Tel.: +49 331 5509-4961
E-Mail: bernhard.renard@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Automatisierte Datenauswertung
  • Datenintegration
  • Statistische Abschätzung von Fehlerraten
  • Softwareimplementierung
  • Biomedizin
Portraitfoto der Leiterin des Fachgebiets in Digital Health, Economics & Policy Prof. Dr. Ariel Dora Stern

Prof. Dr. Ariel Dora Stern

Fachgebietsleiterin Digital Health, Economics & Policy

Tel.: +49 331 5509-4829
E-Mail: ariel.stern@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Gesundheitsökonomie
  • Ökonometrie
  • Technologie- und Innovationsmanagement
  • Regulierungswissenschaft im Gesundheitswesen
  • Angewandte Datenwissenschaft

Letzte Änderung: 17.09.2024, Mareike-Vic Schreiber