Das Kick-Off-Meeting am 02. Februar 2023 diente als Startschuss für die DFG KI-Forschungsgruppe 5347 „Lifespan AI: Von longitudinalen Gesundheitsdaten zur Inferenz im Lebensverlauf“.
Beim offiziellen Auftakt der gemeinsamen Projektarbeit wurden die Ziele des Forschungsvorhabens erörtert und organisatorische Rahmenbedingungen besprochen. Ein besonderer Fokus lag auf der Definition der nächsten Schritte sowie der Kommunikation von Arbeitspaketen im weiteren Projektverlauf. Zudem bot das Treffen den Teilnehmenden die Möglichkeit für Vernetzung, fachlichen Austausch und die Stärkung der Zusammenarbeit. Die neuen Lifespan-AI-Mitglieder konnten sich vorstellen, wurden in der Gruppe willkommen geheißen und konnten erste Kontakte knüpfen. Wir freuen uns sehr auf gute Zusammenarbeit in den kommenden Jahren.
Lifespan AI – das sind die Ziele
Das Arbeitsprogramm von Lifespan AI besteht aus sechs Projekten, die in drei Themenbereiche gegliedert sind und die Vision von Lifespan AI aus unterschiedlichen Perspektiven verfolgen: Daten und Methoden (D), Modelle und Interpretation (M) sowie Inferenz und Kausalität (C). D1 wird DL-Strategien weiterentwickeln, um langfristige zeitliche Veränderungen auf der Grundlage der Integration hochdimensionaler Daten aus verschiedenen Quellen zu untersuchen und zu verarbeiten; D2 wird neuronale Netze und Mixed-Effects-Modelle kombinieren, um individuelle Gesundheitsverläufe über den Lebensverlauf hinweg vorherzusagen; M1 wird „Normalizing-Flow“-Methoden entwickeln, um gemeinsame Verteilungen und bedingte Dichten für Gesundheitsdaten abzuleiten; M2 wird einen kognitiven digitalen Zwilling aus alltäglichen menschlichen Aktivitäten erstellen, um Veränderungen über Altersgruppen hinweg vorherzusagen; C1 wird zeitadaptive, erklärbare KI-Methoden für rekurrente neuronale Netze und Ereigniszeiten entwickeln; und C2 wird einen Rahmen für die Kausalitätsermittlung in Längsschnittstudien ableiten, der verschiedene Datensätze kombiniert und Nichtlinearitäten berücksichtigt.