Cluster: AI-Diagnostik
In diesem Cluster werden KI-Methoden für die medizinische Diagnostik entwickelt. Der Fokus liegt auf multimodaler Sensordatenfusion und maschinellem Lernen zur Erkennung und Bewertung komplexer Zustände wie Schmerz, Depression oder postoperativer Belastung.
Schwerpunkte:
- Analyse physiologischer und verhaltensbasierter Merkmale (Sprache, Mimik, Aktivität)
- Prädiktion individueller Risiken und Veränderungen durch lernende Systeme
- Personalisierte Assistenzsysteme zur Nachsorge oder zur Unterstützung chronisch Erkrankter
- Automatisierte Schmerzerkennung und -quantifizierung mittels multimodaler Sensorik
- Entwicklung adaptiver Schmerzmessmethoden zur Echtzeitüberwachung und -behandlung
- Erkennung und Klassifikation depressiver Symptome anhand multimodaler Datenquellen
Relevante Projekte:
- DFG: PAIN-MM (Multi modal AI based pain detection)
- DFG: PAIN-IMC (Intermediate Care Patients)
- EFRE: ORAKEL
