Mit der Bekanntmachung zur „Förderung von deutsch französischen Projekten zum Thema Künstliche Intelligenz“ vom 1. Oktober 2020 wird ein vertiefter Wissenstransfer aus der Wissenschaft in die Wirtschaft sowie eine verbesserte Entwicklung innovativer Technologien in Deutschland und Europa, von der insbesondere KMU profitieren, gefördert. Die Förderbekanntmachung ist eingebettet in die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI). Mit der Umsetzung der Bekanntmachung wird insbesondere das Handlungsfeld „Forschung in Deutschland und Europa stärken, um Innovationstreiber zu sein“ der KI-Strategie adressiert. Big-Data-Analytik hat das Potenzial, diagnostische Patientendaten mit elektronischen Gesundheitsdaten zu kombinieren, um die Versprechen der Präzisionsmedizin zu erfüllen. Mit diagnostischen Biomarker-Analysen können personalisierte Krankheitsmechanismen identifiziert werden, um eine Krankheit effizient zu behandeln. Big Data und KI sind essentielle Technologien, um das Risiko zu identifizieren, dass eine Person eine Krankheit entwickelt und hier zu intervenieren. Studien zu Mikroorganismen im menschlichen Darm (Mikrobiom-Studien) haben bereits wichtige Erkenntnisse über grundlegende Ursachen von Krankheitsrisikofaktoren geliefert, sind jedoch in jüngerer Zeit an einem Engpass angelangt, da anspruchsvollere Methoden und eine größere Datenmenge benötigt werden, um komplexe mikrobiomische Interaktionen zu entschlüsseln und bekannte Umweltfaktoren wie Ernährung, Lebensstil und chronische Krankheiten zu berücksichtigen. Die Digitalisierung des Gesundheitswesens birgt jedoch auch Risiken für die Sicherheit sensibler klinischer Daten, die in der kritischen IT-Infrastruktur des Gesundheitswesens gespeichert sind. Insbesondere der Datenaustausch über das Internet ist problematisch und stellt ein Hindernis für Big-Data-basierte medizinische Innovationen dar.
Im Rahmen von FeMAI werden Mikrobiom-basierte maschinelle Lernmodelle für die Vorhersage des menschlichen Gesundheitszustands erarbeitet und datenschutzkonform analysiert. Lokale Merkmale von Gesundheitsdaten werden extrahiert und als Parameter weitergegeben, die nicht mehr auf einzelne Patienten zurückgeführt werden können. Dadurch können die Datenschutzanforderungen erfüllt und der dringend benötigte Zugang zu Big Data und KI in der Gesundheitsforschung ermöglicht werden.
FeMAI ebnet den Weg für eine erfolgreiche und langfristige Zusammenarbeit zur Analyse von Gesundheitsdaten in Frankreich, Deutschland und der EU.
Universität Hamburg
Notkestraße 9
22607 Hamburg
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