Eine künstliche Intelligenz (KI) ist fast immer für eine spezifische Aufgabe trainiert worden. Ein Netzwerk, welches z. B. darauf trainiert wurde, die Schrumpfung bestimmter Hirnareale zu erkennen, ist nicht zur Analyse von Leber oder Herz geeignet. Bei der Vielzahl von Aufgaben, die KI im Gesundheitswesen übernehmen kann, müssen viele trainierte Netzwerke im Krankenhaus abrufbereit sein. Anstatt hunderte solcher Netzwerke lokal vorzuhalten, können die zu analysierenden Daten auch pseudonymisiert über eine gesicherte Internetverbindung an ein anderes Krankenhaus gesendet werden, welches das benötigte Netzwerk vorhält. Dort werden die Daten analysiert, das heißt die sogenannte Inferenz findet statt, und die Ergebnisse werden über dieselbe Verbindung zurückgeschickt. Die Verbindung zwischen Krankenhäusern, über die Daten sicher und zuverlässig ausgetauscht werden können, wurde bereits in der ersten Förderphase der Medizininformatik-Initiative an allen teilnehmenden Standorten in Form der Datenintegrationszentren (DIZ) aufgebaut. Die OMI-Methodenplattform hat zum Ziel, die DIZ um die Fähigkeit zu erweitern, mit medizinischen Bilddaten umzugehen. Weiterhin sollen die sicheren Verbindungen zwischen den DIZ um die Funktionalität erweitert werden, Bilddaten zu übertragen und an den Standorten verfügbare KI an dieses Netzwerk anzuschließen. So kann ein Krankenhaus die KI anderer Krankenhäuser nutzen, ohne diese im eigenen Rechenzentrum vorhalten zu müssen. Der Fokus des Teilvorhabens liegt auf der Einbindung eigener KI-Services mit Fokus auf die neuroradiologische Bildgebung sowie der Evaluation der Infrastruktur aus Sicht des Providers und des Nutzers.