Arbeitsgruppe Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme .MIGS

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Aktuelles aus unserer Arbeitsgruppe

Die wichtigsten Neuigkeiten der Arbeitsgruppe

Alle Meldungen der Arbeitsgruppe

Forschung

23.01.2026

KI trifft Herzmedizin: Wie die Uni Siegen Langzeit-EKGs zuverlässiger machen will

Die Universität Siegen erforscht KI-Systeme zur Analyse von Langzeit-EKGs. Ziel ist eine schnelle, zuverlässige Auswertung von Herzdaten direkt in der Arztpraxis als Unterstützung für Ärztinnen und Ärzte. Die Gesamtprojektsumme beträgt knapp sieben Millionen Euro.

Beteiligte Partner des Projektes GAiST stehen vor der Uni-Bibliothek am Campus Unteres Schloss.

Forschung

02.01.2026

Projekt GAiST: Selbstbestimmt leben im Alter durch Smart-Home-Technologie

Smarte Assistenz für Senior*innen: Die Universität Siegen ist Teil des Projektes GAiST, in dem erforscht wird, wie der Einsatz von medizinischen Vitaldaten-Messgeräten in Kombination mit modernster Sensortechnik älteren Menschen dabei helfen kann, lange selbstbestimmt und altersgerecht im eigenen Zuhause zu leben.

Über unsere Arbeitsgruppe

Kurzvorstellung unserer Themen

„Wir formen Daten in Informationen zu Wissen: Durch die Verbindung von graphbasierten Strukturen und Methoden der Künstlichen Intelligenz erschließen wir Wissen dort, wo es am dringendsten gebraucht wird: direkt beim Menschen. So unterstützen wir Medizin, Pflege und Bildung mit intelligenten Systemen.“

Unser Forschungsprofil

Die Arbeitsgruppe Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme der Universität Siegen (MIGS) vereinigt Expertise in den Bereichen Wissensmanagement, Künstliche Intelligenz, Data und Text Mining, Machine Learning und semantische Technologien/Wissensgraphen und die Nutzung von Sensordaten und intelligenten Messsystemen. Im Fokus der Forschung ist die Schaffung von neuen Ansätzen der Wissensmodellierung mit Wissensgraphen und deren Verwendung für hybride, erklärbare Empfehlungssystemen, welche Wissensstrukturen explorieren und Wissen systemübergreifend nutzbar machen. Hierbei unterstützen wir die Domänen der Medizin, Bildung und industrielle Fertigung und Wartung. Im Zentrum steht immer der Mensch und die Frage wie Wissen für intelligente Systeme nutzbar gemacht werden kann und wie dies mit Wissensstrukturen und Methoden der Künstlichen Intelligenz umgesetzt werden kann.

Infografik mit dem Titel „Our Topic Horizon: Medical Informatics and Graph-based Systems“, die ein vernetztes Schaubild zu KI zeigt. Im Zentrum steht „AI“, verbunden mit Themen wie Knowledge Graphs, Machine Learning, Text Mining/NLP, Sensorik, Daten- und Statistikmethoden, Recommender Systems und Knowledge Bases. Links sind Anwendungsbereiche (Medizin & Pflege, Bildung, Industrie 4.0) und Lösungen aufgeführt. — Übersicht unseres Themen-Horizontes

Forschungsschwerpunkte

Digitale Telematik Infrastruktur
Sensordaten und intelligente Messsysteme
Künstliche Intelligenz
Data und Text Mining
Natural Language Processing und Machine Learning
Wissensgraphen und semantische Technologien
Wissensmodellierung
Erklärbare Empfehlungssysteme

Neueste Publikationen

Eine Auswahl unserer aktuellen Publikationen. Folgen Sie dem Link zur vollen Liste für eine komplette Übersicht.

Alle Publikationen

Book chapter

2026

A Knowledge Graph-Based Approach for Personalized Course and Curriculum Path Recommendation

Autoren: Dr. Dipl.-Inform. Christian Weber et al.

Conference paper

2025

Evaluation of Real-Time Preprocessing Methods in AI-Based ECG Signal Analysis

Autoren: apl. Prof. Dr.-Ing. Kai Hahn et al.

Conference paper

2025

LLM-Assisted Knowledge Graph Completion for Curriculum and Domain Modelling in Personalized Higher Education Recommendations

Autoren: Dr. Dipl.-Inform. Christian Weber et al.

Journal article

2025

A comprehensive review of digital twin in healthcare in the scope of simulative health-monitoring

Autoren: Dr. Dipl.-Inform. Christian Weber et al.

Knowledge Fusion Through Ambient Smart Living Technology and Telemonitoring in Emergency Response

Conference paper

2024

Dr.-Ing. Mubaris Nadeem et al.

Teleconsultation to Improve Epilepsy Diagnosis and Therapy

Book

2024

Dr. Dipl.-Inform. Christian Weber et al.

Aktuelle Projekte

Eine Auflistung aller aktuell laufenden Projekte der Arbeitsgruppe

Alle Projekte der Arbeitsgruppe

01.01.2024 - 31.12.2026

MIGS-FACE

KI-gestützte Analyse von Langzeit-EKGs – Die Auswertung von Langzeit-EKG-Daten ist in der medizinischen Praxis zeitaufwendig und fehleranfällig, obwohl sie für die Diagnose von Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern entscheidend ist. Das Projekt FACE entwickelt KI-basierte Verfahren zur automatisierten Analyse großer EKG-Datenmengen, um Auffälligkeiten zuverlässiger zu erkennen und die Diagnostik zu verbessern.

01.02.2024 - 31.07.2026

MIGS-GAiST

Selbstbestimmt leben im Alter durch Smart-Home-Technologie – Die zunehmende Alterung der Bevölkerung stellt Gesellschaft und Gesundheitswesen vor neue Herausforderungen. Ältere Menschen möchten möglichst lange selbstbestimmt in ihren eigenen Wohnungen leben, während gleichzeitig Sicherheit und Unterstützung gewährleistet werden müssen. Das GAIST-Projekt entwickelt ein intelligentes Smart-Home-System, das Alltagssituationen, Gesundheitszustände und Präferenzen von Bewohner:innen erfasst und adaptive Unterstützung bietet.

Weiterführende Links

Alle Lehrveranstaltungen

Hier finden Sie alle Lehrveranstaltungen, die von Mitgliedern dieser Arbeitsgruppe gehalten werden.

Zu den Lehrveranstaltungen

Sammlung aller Publikationen

Hier finden Sie eine Sammlung aller Publikationen von Mitgliedern der Arbeitsgruppe.

Zu den Publikationen

Das Team der Arbeitsgruppe

Kurzvorschau der Personenprofile der Mitarbeitenden der Arbeitsgruppe

Zur Team-Übersicht

apl. Prof. Dr.-Ing. Kai Hahn

außerplanmäßige(r) Professor*in und Arbeitsgruppenleitung

Forschungsgruppe .MIGS

Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme

kai.hahn@uni-siegen.de

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Dr. Dipl.-Inform. Christian Weber

Akademische*r Rat*Rätin und Arbeitsgruppenleitung

Christian Weber is a lecturer at the University of Siegen, where he heads the Medical Informatics and Graph-Based Systems (.MIGS) research group at the Faculty of Natural Sciences and Technology at the University of Siegen together with Prof. Kai Hahn.

christian.weber@uni-siegen.de

Mehr zur Person

Dr.-Ing. Mubaris Nadeem

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Dr. Mubaris Nadeem ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Postdoktorand in der Arbeitsgruppe für Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme (.MIGS) an der Universität Siegen.

mubaris.nadeem@uni-siegen.de

Mehr zur Person

Jasmin Freudenberg M.Sc.

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Jasmin Freudenberg ist wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin in der Arbeitsgruppe für Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme (.MIGS) an der Universität Siegen.

jasmin.freudenberg@uni-siegen.de

Mehr zur Person

Annika Steiger M.Sc.

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Mehr zur Person

Lisa Bender B.Sc.

Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelor Abschluss

Mehr zur Person

Jessica Knaub B.Sc.

Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelor Abschluss

Mehr zur Person

Tascha Carina Stefan B.Sc.

Wissenschaftliche Hilfskraft mit Bachelor Abschluss

Mehr zur Person

Kontakt zur Arbeitsgruppe

Postadresse

Universität Siegen
Arbeitsgruppe .MIGS
Am Eichenhang 50
57076 Siegen

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Artur-Woll-Haus
AE-C Ebene 2
Am Eichenhang 50
57076 Siegen

Weitere Informationen

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