Deep Health – Neues KI-Modell für Stoffwechselanalyse
Gemeinsam mit Lifespin und TUM entwickelt die HSWT ein KI-Modell, das Stoffwechselsignale versteht und neue Wege für eine personalisierte Diagnostik eröffnet.
Die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) startet zusammen mit der Technischen Universität München (TUM) und der lifespin GmbH im BioPark Regensburg das Forschungsprojekt „Deep Health“. Ziel ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Sprache des menschlichen Stoffwechsels zu entschlüsseln. Die HSWT bringt ihre Erfahrung in angewandter KI und Datenanalyse ein. Das Projekt wird von der Bayerischen Forschungsstiftung mit rund 700.000 Euro gefördert.
Gesundheit besser einschätzen
Das auf drei Jahre angelegte Projekt verbindet die Präzision der Kernspinresonanz-Spektroskopie (NMR) mit neuesten Ansätzen des maschinellen Lernens. Die Forschenden entwickeln ein Modell, um die „Sprache“ der NMR-Spektren ähnlich zu interpretieren wie Sprachmodelle – etwa ChatGPT – natürliche Sprache begreifen. Die neue Technologie soll helfen, den Gesundheitszustand von Menschen genauer einzuschätzen, Veränderungen im Stoffwechsel frühzeitig zu erkennen und Risiken besser vorherzusagen.
Prof. Dr. Andreas Krumpel und sein Team arbeiten daran, die Modelle praxisnah zu gestalten und für medizinische Anwendungen nutzbar zu machen. Professor Krumpel betont: „Die Verbindung modernster KI-Verfahren mit NMR-Technologie zeigt, wie interdisziplinäre Forschung Innovation ermöglicht und gleichzeitig Bayerns Position im internationalen Life-Science-Sektor stärkt.“ Nach Abschluss der Projektphase ist geplant, die Ergebnisse in die Praxis zu übertragen und weitere Forschungskooperationen aufzubauen.
Weitere Infos zum Projektstart erhalten Interessierte in dieser Pressemitteilung der BioPark Regenburg GmbH.
