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Anwendungsfelder

Gesundheit & Medizin

KI hat in der Medizin das Potential, schwer erkennbare Krankheiten früher zu diagnostizieren und die Behandlung zu optimieren. Dort, wo sie den menschlichen Fähigkeiten überlegen ist, kann sie Ärzte und medizinisches Personal unterstützen und entlasten: bei der Bildverarbeitung, dem Erkennen von Mustern, der Auswertung von großen Mengen medizinischer Daten oder dem Abgleich von Symptomen. Sie hilft bei der praktischen Aus- und Weiterbildung und erlaubt die intuitive Bedienung von Instrumenten und Geräten. Intelligente Systeme helfen zudem aktiv bei Therapie und Rehabilitation. Im Bereich Ambient Assisted Living verbessert ihr Einsatz die Lebensqualität von älteren oder benachteiligten Menschen.

Projekte

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  1. CurAEducate - Nachwuchsförderung & Weiterbildung

    Um aus exzellenten Forschungsergebnissen in curATime innovative Behandlungs- und Präventionskonzepte zu entwickeln und in die klinische Anwendung zu …

  2. HealthyW8 - Stärkung eines gesunden Lebensstils durch personalisierte Interventionsportfolios zur Prävention und Kontrolle von Adipositas in vulnerablen Lebensphasen

    Mehr als 30 % der EU-Bürger in vulnerablen Lebensphasen und Lebenssituationen sind einem erhöhten Risiko ausgesetzt, von einem gesunden Gewicht zu …

  3. curAIknow - curATime knowledge graphs

    Anwendung des biowissenschaftlichen Wissensgraphen Ontosight zur Unterstützung der Vorhersage, Validierung und Interpretierung von Kl-generierten …

  4. ToCaro - Miteinander erleben - Emotionen teilen

    Soziale Interaktion ist einer der wesentlichen Faktoren, die persönliche Lebensqualität bestimmen und ausmachen, was auch die Verbreitung sozialer …

  5. No-IDLE - Interactive Deep Learning Enterprise

    In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben …

  6. Miracle2 - A Machine learning approach to Identify patients with Resected non-small-cell lung cAnCer with high risk of reLapsE

    MIRACLE comprises a consortium of academics and industry partners to understand how machine learning can be utilised to predict the risk of relapse …

  7. curATarget - Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation

    Atherosklerose-Targets in Thrombo-Inflammation

    Partner

    Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

    TRON - Translationale Onkologie an …

  8. BiosignATure - curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    P …

  9. CurAIvasc - KI-basierte Analyse vaskulärer Bildgebung

    Kardiovaskuläre Erkrankungen gehören zu den weltweit häufigsten Todesursachen. Pathologische Grundlage bei nahezu allen kardiovaskulären Erkrankungen …

  10. CurAISciD - curATime AI science and development

    Das erste Ziel von curAIscid ist für den Anwendungsfall Atherothrombose und Atherosklerose dem Problem der kleinen Daten (small data) auf verschiedene …