Künstliche Intelligenz unterstützt bei Gesundheitsanalysen
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Services“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Kundenbedürfnisse/ Kundenbeziehungen, des Informationsflusses (Qualität, Verfügbarkeit und Transparenz).
Im Rahmen des Projektes konnten die Datensätze bereinigt und transformiert werden, um die KI-Auswertung zu ermöglichen. Es wurden mehrere KI-Modelle entwickelt, mit welchen eine Segmentierung von Patient*innen anhand unterschiedlicher Kriterien ermöglicht wird.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung war die Datenstruktur anzupassen und die vorhandenen Daten nutzbar zu machen.
- Wie können wir machen, dass wichtige Daten durch unsere neue Datenstruktur nicht verloren gehen?
- Wir haben uns gefragt, wie die Dateninhalte zu interpretieren sind.
Projektdetails
Herausforderung
Die Analyse von Gesundheitszuständen einzelner Patienten erfolgt aktuell auf Basis des Kenntnisstandes und der Erfahrungswerte von Ärzten, Therapeuten oder Pädagogen. In über 10 Jahren wurden während Trainings- und Therapieeinheiten Daten gesammelt und lokal in den jeweiligen Softwarelösungen gespeichert. Ein Vergleich zwischen Patientendaten findet jedoch aufgrund fehlender Funktionalität der Softwareprogramme nicht statt. Auch eine gesamtheitliche Betrachtung der Patientendaten kann wegen fehlender Schnittstellen zwischen den Softwareprogrammen nicht erfolgen. Dementsprechend können keine optimierten Gesundheitsanalysen durchgeführt werden.
Zielsetzung
Im Projekt soll eine prototypische Auswertung der Patientendaten mithilfe von Künstlicher Intelligenz erfolgen. Ziel der Auswertung ist es, neue Erkenntnisse aus der großen Datenmenge (Big Data) zu gewinnen und somit das Gesundheitspersonal in ihrer Arbeit zu unterstützen. Durch die Identifikation von Zusammenhängen zwischen den anonymisierten Daten sollen die Anwender befähigt werden, optimierte individuelle Gesundheitsanalysen ihrer Patienten durchzuführen.
Projektbeschreibung
Für das Projekt werden die Patientendaten mehrerer Anwendungen von der MediTECH Electronics GmbH anonymisiert in Form einer Datenbank bereitgestellt. Die Anwendungen testen das Hören, Sehen und Verstehen und werden vor allem für Kinder zur Lernförderung eingesetzt. Die Patientendaten sollen im ersten Schritt für Python lesbar gemacht und aufbereitet werden. Im Rahmen der Datenvorverarbeitung werden Ausreißer und Messfehler identifiziert und gelöscht. Anschließend erfolgt eine Analyse der Patientendaten mithilfe von statistischen Methoden und im nächsten Schritt mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Identifizierte Zusammenhänge zwischen den Daten sollen Rückschlüsse zu Gesundheits- bzw. Krankheitsmustern zulassen und eine verbesserte Gesundheitsanalyse eines Individuums ermöglichen.
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