IdRis
LAUFZEIT:
01/2022
—
06/2024
Das Projekt
Wie kann man mit KI die medizinische Versorgung verbessern?
Die Behandlung älterer Menschen ist komplex, Einzelerkrankungen und die begleitende Multimorbidität müssen berücksichtigt werden. Mit Hilfe geriatrischer Assessments können Risikopotenziale erhoben werden, um den Spitalsaufenthalt sicherer zu gestalten, Therapieerfolge zu verbessern und Folgekosten zu reduzieren. Diese Assessments sind jedoch aufwändig, benötigen geriatrisches Fachwissen und strukturierte Informationen. Eine neue KI-basierte Methode soll die frühzeitige Identifikation von Risikopotenzialen ermöglichen.
Das Projektkonsortium entwickelt eine Methode zur raschen, (teil-)automatisierten Identifikation des Risikopotenzials bei älteren Menschen durch digitale Biomarker. Diese Methode soll zukünftig an verschiedenen Schlüsselstellen der Gesundheitsversorgung zur Verfügung stehen. Dabei werden Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt, um Risikopotenziale wie Frailty (Gebrechlichkeit), Delir (akuter Verwirrtheitszustand), Dysphagie (Schluckstörung) und Sturzneigung zu identifizieren.
Unsere Tätigkeiten im Projekt
HEALTH leitet das Projekt, insbesondere die Anforderungsanalyse (u.a. Co-Creation, Mockups und Prozessintegration) und das Datenmanagement und ist außerdem an der Entwicklung der KI-Modelle mittels Federated Learning und deren Evaluierung beteiligt.
Forschungsgruppen
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Auftraggeber
FFG
Projektpartner
PH Predicting Health GmbH
Verein QiGG (Qualität in der Geriatrie und Gerontologie)
Kärntner Landeskrankenanstalten-Betriebsgesellschaft (KABEG)
Steiermärkische Krankenanstaltengesellschaft (KAGes)
Krankenhaus Göttlicher Heiland GmbH
Details zum Projekt
Um Risikopotenziale frühzeitig zu erkennen, arbeiten wir gemeinsam mit Predicting Health, den Kärntner Landeskrankenanstalten-Betriebsgesellschaft (KABEG), der Steiermärkische Krankenanstaltengesellschaft (KAGes) und dem Krankenhaus Göttlicher Heiland an einem innovativen Ansatz zur Risikostratifizierung. Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer digitalen Methode zur ressourcenschonenden, (teil-)automatisierten Identifikation bzw. Vorhersage des Risikopotenzials bei älteren Menschen durch digitale Biomarker. Diese Methode soll zukünftig für den breiten Einsatz an Schlüsselstellen der Gesundheitsversorgung zur Verfügung stehen. Dabei werden Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt, um Risiken wie Frailty (Gebrechlichkeit), Delir (akuter Verwirrtheitszustand), Dysphagie (Schluckstörung) und Sturzneigung zu identifizieren.
Die Konzeption und Entwicklung erfolgt interdisziplinär gemeinsam mit zukünftigen Anwender*innen im Rahmen eines Co-Creation-Prozesses. Dieser umfasst interdisziplinäre Fokusgruppen und Interviews, sowie Prozessbeobachtungen und Workshops.
Projektbeteiligte
