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AI based Risk Prediction and Treatment Effect Estimation AIR_PTE
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Projektverantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Thomas Zahn -
Projektmitarbeiter:
Mario Tormo -
Förderer:
InGef im Rahmen BMWi - smarte Datenwirtschaft
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Fördersumme:
20.000 EUR -
Projektpartner:
DCC Risikoanalytik GmbH (Konsortialführer)
InGef - Institut für angewandte Gesundheitsforschung
Macadamian Ltd Ottawa
Mc Gill University Montreal
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Laufzeit:
01.07.2021 bis 30.08.2022
Projektinformationen
Im Deutsch-Kanadischen Kooperationsprojekt AI based Risk Prediction & Treatment Effect estimation wird mit KI-Methoden Real World Evidenz zur Wirkung von Behandlungsoptionen aus anonymisierten Abrechnungsdaten der nationalen Krankenversicherungen gewonnen und für individualisierte Vorhersagen am Point of Care nutzbar gemacht.
Dabei wird ein auf der deutschen EVA Analyseplattform des InGef und der Kanadischen Macadamian Health Connect Plattform einsetzbarer KI basierter Rapid Evidence Generator (REG) entwickelt. Dieser soll aus der Vielzahl von Einzelfällen und der breiten Palette von Langzeit Behandlungsverläufen in den Abrechnungsdaten der Krankenversicherungen, schnell neue Evidenz für die Wirksamkeit spezifischer Behandlungsmethoden auf konkrete Zielparameter, auch für spezielle Patientengruppen gewinnen.
Die Ergebnisse sollen über ein digitales Rapid Evidence Repository (RER) datenschutzkonform am Point of Care nutzbar werden. Dort geben Ärzte:innen Merkmale und Behandlungsziele des/der Patient:innen nach deren Zustimmung anonym ein und erhalten Hinweise zur potenziellen Wirkung der zur Auswahl stehenden Behandlungsoptionen sowie Links zu den verfügbaren Evidenz-Studien.
Erste Ergebnisse wurden am Beispiel der Behandlungsoptionen für Venenthrombose (VTE) entwickelt und im Rahmen des von AIR_PTE, dem Schwesterprojekt Nephrocage sowie dem German-Canadian Council, gemeinsam im Rahmen der Vortragsreihe 50 Jahre Deutsch-Kanadische Forschungskooperation gestalteten "AI4Health" Symposiums im 11/21, vor mehr als 60 internationalen Expert:innen und Regierungsvertreter:innen vorgestellt.
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