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Epidemiologie und Public Health HAP Juni 2021 Medizinische Informatik

Verständnis von Komplikationen und Nebenwirkungen von COVID-19 mithilfe von künstlicher Intelligenz und kausaler Inferenz

Verständnis von Komplikationen und Nebenwirkungen von COVID-19 mithilfe von künstlicher Intelligenz und kausaler Inferenz

Titel der Studie: Clinical Analysis of Recovery Trajectory of COVID-19 Patients

Was wird untersucht? 

Als Teil einer größer angelegten, BMBF-finanzierten Studie versuchen wir zu verstehen, wie sich verschiedene Patient:innen mit unterschiedlichem gesundheitlichen Hintergrund von einer COVID-19-Infektion erholen. Wir versuchen auch zu verstehen, wie sich Komplikationen und Nebenwirkungen nach der Genesung für verschiedene Patient:innengruppen unterscheiden.
Wir vergleichen unsere Ergebnisse mit einem großen Datensatz aus den USA, um Unterschiede zwischen den Behandlungen und der Genesung von Patient:innen in beiden Ländern zu verstehen. Dazu nutzen wir moderne Verfahren der Künstlichen Intelligenz und der Kausalinferenz, um somit Vorhersagemodelle zu entwickeln, die neben des Schweregrades, auch die Genesungstrajektorie von Patient:innen vorhersagen kann.

Antragsteller: Dr. Narges Ahmidi, Helmholtz Center Munich