Predmet raziskovalnega programa je metodologija za odkrivanje dejanskih ali potencialnih zakonitosti, trendov in povezav v podatkih, ki nastajajo v medicini.Torej gre za metode za odkrivanje znanja ali generiranje novih hipotez, ki do znanja lahko pripeljejo. Podatki, ki nas pri tem zanimajo, največkrat izhajajo iz raziskovalnega, lahko pa tudi rutinskega dela v medicini. V zadnjih letih se posebej posvečamo metodam za generiranje hipotez iz bibliografskih podatkov.Previdno in počasi pa področje našega raziskovalnega dela širimo tudi drugam, zaenkrat na področje električne stimulacije gladkih mišičnih tkiv in merjenje EMG signala.V grobem lahko področje našega raziskovanja razdelimo na tri podpodročja:

1. Biostatistika
2. Scientometrija
3. Podatkovno rudarjenje v bibliografskih zbirkah

V središču naših raziskav s področja biostatistike so regresijski modeli v analizi preživetja, še posebej Coxov model. Ob pojasnjeni variabilnosti, napovedni vrednosti in krhkostih, ki so bile dosedanje glavne teme vezane na Coxov model, bomo pozornost v naslednjem petletnem obdobju usmerili v časovno spremenljive koeficiente ter testiranju nekaterih specifičnih alternativnih hipotez kot so na primer križajoča se tveganja (crossing hazards). Testi, ki so danes na voljo, takšnih situacij ne ločijo od ničelne hipoteze. Poleg Coxovega modela se bomo naprej intenzivno ukvarjali s področjem relativnega preživetja, kjer smo prav pred kratkim razvili povsem novo metodo.

Področje našega raziskovanja pa bomo razširili tudi zunaj analize preživetja. Raziskovali bomo namreč načine vrednotenja kvalitete prileganja logističnega modela. Tu se zaenkrat uporabljajo načini, ki temeljijo na združevanju enot v skupine, kar ima več slabih strani. Naš pristop bo temeljil na uporabi rezultatov iz teorije stohastičnih procesov, posebej Brownovega gibanja.

Raziskave v scientometriji so zelo mlade celo v svetu, pri nas pa sploh. Objektivno jih skoraj ni mogoče izvajati brez ustrezne bibliografske zbirke, tako da je temeljnega pomena za tovrstne raziskave pri nas zbirka Biomedicina Slovenica. Drugo pomembno in prav tako nepogrešljivo orodje je sistem za avtomatsko analizo citiranosti, ki smo ga tudi razvili pri nas. Tretji dejavnik pa je izbira ustreznih kazalnikov, kar je zopet področje, s katerim se ukvarjamo že dobrih sedem let. Šele vse to skupaj daje možnosti za raziskovalno delo na področju vrednotenja raziskovalnega dela, čeprav se metodološki problemi tukaj ne končajo. Bibliografske zbirke, ne glede na razlike med njimi, so namreč tako organizirane, da njihova analiza ni možna z običajnimi pristopi. V ta namen smo razvili sistem, ki temelji na metodologiji OLAP (On Line Analytical Processing), ki podatke iz bibliografskih zbirk pretvori v večdimenzionalno pravokotno strukturo, ki jo je potem mogoče analizirati z običajnimi, na primer statističnimi metodami. Na to temo so naši sodelavci pred kratkim objavili članek v vodilni reviji s tega področja Scientometrics. V naslednjem petletnem obdobju nas bodo predvsem zanimali trendi v raziskovanju v slovenski medicini ter vplivi raznih dejavnikov (število avtorjev, vključevanje tujih avtorjev, prejšnja citiranost avtorjev, ...) na odmevnost objavljenih del.

Podatkovno rudarjenje v bibliografskih zbirkah je tudi v svetu nov pristop k pregledovanju takšnih zbirk. V tem času smo razvili sistem za podporo pri odkrivanju biomedicinskih zakonitosti. Sistem pomaga raziskovalcem pri kreiranju novih hipotez, ki jih potem raziskovalci preverjajo z ustaljenimi raziskovalnimi metodami. Pri našem pristopu imajo hipoteze obliko relacij med biomedicinskimi koncepti, ki še niso bile objavljene v znanstveni literaturi. Jedro sistema predstavlja bibliografska zbirka Medline, ki so ji v sedanji verziji pridružene genetske zbirke LocusLink, HUGO, OMIM in UniGene. Tako je sistem zlasti uporaben pri odkrivanju novih zakonitosti na področju genetike, na primer pri napovedovanju kandidatnih genov za novo bolezen.