Medical prognosis

Forschung und Entwicklung

Das Projekt PRECISE4Q (Personalised Medicine by Predictive Modeling in Stroke for better Quality of Life) zielt darauf ab, eine personalisierte Behandlung bei Schlaganfall zu ermöglichen und den Bedürfnissen der Patienten bei Prävention, Akutbehandlung, Rehabilitation und Reintegration besser gerecht zu werden. Dazu werden mehrdimensionale, datengestützte, prädiktive Simulationsmodelle erstellt und heterogene Daten aus multidisziplinären Quellen integriert. Neuartige hybride Modellarchitekturen, strukturierte Vorhersagemodelle, komplexe Deep Learning- und Gradientenverstärkungs-Modelle bilden die Basis einer digitalen Plattform für Schlaganfallpatienten. Diese umfasst ein Entscheidungsunterstützungs-System für Schlaganfallrisiken (CDSS) und schließt Behandlungsergebnisse, Rehabilitationsprogramme und sozio-ökonomische Planung ein. Die Entscheidungshilfe wird auf die aktuelle Lebensphase des Patienten zugeschnitten und ermöglicht es Ärzten, Präventions- und Behandlungsstrategien laufend zu optimieren. Die Prognosefähigkeit und klinische Präzision wird mit realen klinischen Daten validiert, die durch prospektive klinische Studien und retrospektive Analysen großer Datensätze (z.B. Gesundheitsregister, Kohortenstudien, Krankenversicherungsdaten) erzeugt werden.