{"id":38975,"date":"2025-03-04T15:16:31","date_gmt":"2025-03-04T14:16:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=38975"},"modified":"2025-04-03T15:27:07","modified_gmt":"2025-04-03T13:27:07","slug":"fedcov","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/research-at-l3s\/all-projects\/fedcov\/","title":{"rendered":"FedCov"},"content":{"rendered":"
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01.01.2025<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ende:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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31.12.2026<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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FedCov<\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Vorhersage von Long-\/Post-COVID durch k\u00fcnstliche Intelligenz unter Verwendung eines f\u00f6derierten Lernansatzes auf Basis deutscher Kohortendaten<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Das Auftreten des Post-COVID-Syndroms bei Menschen mit fr\u00fcherer SARS-CoV-2-Infektion wurde zunehmend beobachtet. Trotz steigender Fallzahlen erschwert ein mangelndes mechanistisches Verst\u00e4ndnis die Diagnose und Versorgung der Patienten. <\/p>\n

W\u00e4hrend der COVID-19-Pandemie entstanden weltweit umfangreiche klinische und Forschungsdatens\u00e4tze aus verschiedenen Bev\u00f6lkerungsgruppen. Dieses Projekt nutzt f\u00f6deriertes Lernen, um diese Datens\u00e4tze aus drei Kohorten mit Big-Data-Analysen zu kombinieren und die Pathogenese von Post-\/Long-COVID-Ph\u00e4notypen zu untersuchen. Es gliedert sich in drei Hauptteile: (1) Identifikation von Unterschieden in der Datenstruktur der Kohorten und Bereitstellung kombinierter Zug\u00e4nglichkeit, (2) Harmonisierung der Multi-OMICs-Daten und Entwicklung von Analysemodellen sowie (3) Integration der Ergebnisse mit f\u00f6derierten Lernans\u00e4tzen zur Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze. Diese Modelle erm\u00f6glichen tiefere Einblicke in die Pathogenese und das Verst\u00e4ndnis der heterogenen Natur der Krankheit.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n \n F\u00f6rderprogramm<\/span>\n
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BMBF (Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung) - F\u00f6rderung von interdisziplin\u00e4ren Projekten zur Entwicklung und Erprobung neuer Ans\u00e4tze zur Datenanalyse und zum Datenaustausch in der Langzeit-\/Post-COVID-19-Forschung.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

\n \n \n Projektpartner<\/span>\n
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