Die digitale Revolution, insbesondere Big Data und künstliche Intelligenz (KI), bieten neue Möglichkeiten, das Gesundheitswesen zu verändern. 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. Mit FeMAI wollen wir Mikrobiom-basierte maschinelle Lernmodelle für die Vorhersage des menschlichen Gesundheitszustands erarbeiten und datenschutzkonform analysieren. Die limitierende Grundlage für Big Data und KI ist derzeit der Datenzugang, der bei Patientendaten berechtigte ethische Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit aufwirft. Mit FeMAI wollen wir diese Hürden überwinden, indem wir ein vollständig datenschutzkonformes föderiertes Datenbanknetzwerk schaffen, das dezentralisierte Mikrobiom- und klinische Daten enthält, die von maschinellen Lernwerkzeugen zur Gesundheitsvorhersage verarbeitet werden. Das Ziel ist es, den dringend benötigten Zugang zu Big Data zu ermöglichen, um den Weg für eine erfolgreiche und langfristige Zusammenarbeit zur Analyse von Gesundheitsdaten in Frankreich, Deutschland und der EU zu ebnen.
FeMAI: Föderierte Mikrobiom AI für die menschliche Gesundheit
            
                
                    Laufzeit:
                    01.07.2021
                    
                        - 30.06.2025
                    
                
            
            
                
                    Förderkennzeichen: 01IS21079
                
            
            
            
        
			
				
						
								
									Koordinator: Universität Hamburg - Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften - Fachbereich Informatik - Lehrstuhl für Computergestützte Systembiologie
								
						
				
    
    
                        
    
	
	
	
			
					
            
            
            
            
            
                
                    Quelle:
                    Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
                
            
            
				
					Redaktion:
					
					
              
                DLR Projektträger
              
						
				
            
			
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