In den Lebenswissenschaften ist ein lawinenartiges Wachstum an Daten sowohl im patientenbezogenen als auch im patientenunabhängigen Bereich, zu erkennen. In beiden Bereichen gilt: je komplexer die Sachverhalte, desto eher sind sie nur in unstrukturierten Texten zu finden. Während für strukturierte Daten hocheffiziente Datenbank- und Auswertetechniken zur Verfügung stehen, sind freie Texte inhaltlich schwer per Computer zu erschließen. Wir haben daher speziell für unstrukturierte biomedizinische Texte ein Konzept entwickelt, relevante Information automatisch zu erkennen und zu extrahieren. Dazu arbeiten drei Kernkompetenzen eng zusammen: 1) Medizin/Medizinische Informatik, 2) Bioinformatik/Genomik, 3) Computerlinguistik/Sprachtechnologie. In einem Pilotprojekt zu diesem „bio-medizinischen Textmining“ soll der Informationsgewinn durch Kombination deutscher klinischer Phänotypbeschreibungen einer Hautkrankheit und genomorientierter englischer Forschungstexte aufgezeigt werden. Die Architektur des Kernsystems dafür umfasst Verfahren der Part-of-speech- und Wortanalyse mit speziellen Wort- und Teilwortlexika, Me-thoden der Satzstrukturanalyse mit Chunkern, Parsern, Grammatiken und Baumbanken sowie Semantikinterpreter mit Propositionsbanken und biomedizinischen Ontologien.