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Project

HealthcAIre

HealthcAIre

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Ziel dieses Projekts ist es, einen Beitrag zur Schaffung struktureller Grundlagen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Medizindomäne zu leisten, so dass Potenziale auch kurzfristig identifizierbar und nutzbar sind. Hierbei soll insbesondere der Tatsache Rechnung getragen werden, dass sich viele individuelle Erkrankungen wie bspw. Hauterkrankungen, aber auch großflächige Krankheitsgeschehen wie bspw. die COVID-19-Pandemie, in Wechselwirkung mit der „Umwelt“ entwickeln; sie können einerseits durch Interaktionen mit erkrankten Menschen, Tieren oder anderen Infektionsquellen übertragen werden oder auch allgemein durch Umfeldfaktoren aller Art begünstigt oder ausgelöst werden.

Gegenstand der geplanten Arbeiten ist daher die Konzeption und Entwicklung eines entsprechenden integrierten Daten- und Wissensmodells aus vorhandenen Quellen sowie die prototypische Realisierung von ersten Medizinanwendungen für die Individualmedizin sowie die öffentliche Gesundheit. Hierbei sollten zwei medizinische Anwendungsfelder, für die bereits Vorarbeiten bestehen, im Vordergrund stehen: einerseits die Simulation der Ausbreitung der COVID-19-Pandemie und andererseits die Diagnose und Behandlung von Hauterkrankungen. Das geplante Projektvorhaben soll am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Form einer Zusammenarbeit von Forschern aus Kaiserslautern mit Forschern an der neu gegründeten Außenstelle in Trier umgesetzt werden. Beteiligt sind die beiden Themenfelder SmartCity Living Lab (SCLL) und Pattern Recognition (PR) des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste in Kaiserslautern sowie die an der Außenstelle Trier angesiedelten Themenfelder Kognitive Sozialsimulation (CSS) sowie Erfahrungsbasierte Lernende Systeme (EBLS). Durch dieses Projekt werden die bestehenden Kompetenzen weiter zusammengeführt und vernetzt und die Grundlage dafür gelegt, den Bereich der KI-basierten Medizin zukünftig schlagkräftig weiter beforschen zu können.

Publications about the project

Joscha Grüger; Martin Kuhn; Ralph Bergmann

In: Mathematical Biosciences and Engineering (MBE), Vol. 19, No. 11 - Special Issue: Computational Methods for Process Mining in Healthcare, Pages 11782-11799, American Institute of Mathematical Sciences, 8/2022.

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Joscha Grüger; Tobias Geyer; Martin Kuhn; Stephan Alexander Braun; Ralph Bergmann

In: Jorge Munoz-Gama; Xixi Lu (Hrsg.). Process Mining Workshops. ICPM 2021. International Conference on Process Mining (ICPM-2021), Vol. 433, Springer, 2022.

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