AIR_PTE: KI-basierte Risikovorhersage und Behandlungseffektabschätzung auf der Basis von Gesundheitsdaten
AIR_PTE entwickelt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), um die Wirkung von Behandlungseffekten unter Berücksichtigung individueller Gesundheitsrisiken auf Basis von Krankenversicherungsdaten in Kanada und Deutschland zu prognostizieren. Die Methoden werden am Beispiel der multiplen Therapieoptionen für venöse Thromboembolien (VTE) entwickelt, generalisiert und als Rapid Evidence Generator (REG) auf Basis der Langzeithistorie in Krankenversicherungsdaten bereitgestellt.
Ziel ist die Unterstützung vielfältiger Effektbewertungen und Therapieentscheidungen mit modernen KI-Methoden. Dabei kommen die Analyseplattformen SAHRA (BMWK-Förderprogramm „Smart Data“), EVA (ingef spectrumk) und Macadamian HealthConnect Platform™ zum Einsatz.
Im Projekt werden die Erfahrungen aus dem Betrieb digitaler Gesundheitsplattformen, insbesondere hinsichtlich Datenschutz und Nutzerakzeptanz mit den Erfahrungen aus der Anwendung innovativer Modellierungsmethoden auf historischen Krankenversicherungsdaten kombiniert. Im Ergebnis werden zuverlässige Methoden für die Effektbewertung und für die personalisierte Entscheidungsunterstützung am Point of Care in Deutschland, Europa und Kanada bereitgestellt.
Verbundpartner:
• DCC Risikoanalytik GmbH (Konsortialführung, Deutschland)
• Ingef- Institut für Angewandte Gesundheitsforschung (Deutschland)
• McGill University Montreal, Dep. of Medicine (Kanada)
• Macadamian HealthConnect (Kanada)
Verbundkoordinator:
DCC Risikoanalytik GmbH
Projektlaufzeit: Sept. 2020 - Aug. 2022
Gesamtvolumen: 1,0 Mio. Euro
Fördervolumen: 0,7 Mio. Euro
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