Nutzung von KI und Sequenzdaten für Anwendungen im Gesundheitswesen

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Projektart und Laufzeit

Vorstudie zur Dissertation, seit September 2024

Koordinator

Data Science & Artificial Intelligence

Beschreibung

Die Forschung untersucht die Anwendung KI-gesteuerter Sequenzdatenanalyse in zwei Bereichen des Gesundheitswesens: Charakterisierung von Blutgruppenantigenen und der Verbesserung intelligenter Prothesen für obere Gliedmaßen. Die erste Studie untersucht, wie KI-Modelle unser Verständnis von Blutgruppenantigenen verbessern können. Ziel ist es, Veränderungen der Antigenizität durch Mutationen zu identifizieren und zu verstehen. Durch das Verständnis können unerwünschte Reaktionen bei Bluttransfusionen reduziert werden, wodurch die Gesundheit von Schwangeren und Ungeborenen verbessert und die Effizienz des Gesundheitswesens gesteigert werden soll.
Das zweite Ziel konzentriert sich auf die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Funktionalität von Prothesen für obere Gliedmaßen. Dies wird durch die Integration multimodaler Daten, einschließlich elektromyografischer Signale von Restgliedmaßen und Sprachbefehlen, erreicht. Ziel der Forschung ist es, einen intuitiveren und effektiveren Steuerungsmechanismus für Prothesengeräte zu schaffen, um letztlich die Benutzererfahrung zu verbessern und die soziale sowie berufliche Integration von Prothesennutzern zu fördern.
Diese Forschung zielt darauf ab, bereichsübergreifende Methodologien und algorithmische Synergien zu identifizieren, um Innovationen im Gesundheitswesen durch generative KI und fortschrittliche maschinelle Lernmodelle voranzutreiben. Durch die Kombination von Erkenntnissen aus der Vorhersage von Proteinstrukturen und der Prothesensteuerung soll die Forschung zu personalisierter Medizin und intelligenten Assistenztechnologien beitragen und Innovationen in Anwendungen im Gesundheitswesen vorantreiben.