AtemSpektrum-AI
eviit strebt eine enge Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IZI an, um AtemSpektrum-AI zu entwickeln - eine bahnbrechende Lösung zur automatisierten Analyse von GC-IMS-Daten für die Atemwegsdiagnostik. Unser Ziel ist es, eviits Expertise in KI und Datenanalyse mit dem fundierten Wissen des Fraunhofer IZI in GC-IMS-Technologie und Atemwegsforschung zu vereinen.
Vorgeschlagene Kernfunktionen und Mehrwert:
Hochpräzise Datenvorverarbeitung: Eine fortschrittliche Signalverarbeitungspipeline, die adaptive Algorithmen mit KI-gestützter Peakerkennung kombiniert. Diese passt sich dynamisch an die spezifischen Eigenschaften jeder GC-IMS-Messung an, um präzise Merkmale aus komplexen und verrauschten Daten zu extrahieren.
Innovatives hybrides KI-Modell: Ein einzigartiges Ensemble aus Convolutional Neural Networks (CNN) und Gradient Boosting (XGBoost), das sowohl räumliche Muster in den GC-IMS-Spektren als auch komplexe Feature-Interaktionen erfasst.
Kontinuierliches Lernen: Ein integriertes Modul zur stetigen Verbesserung der Klassifizierungsleistung mit wachsendem Datenvolumen, ohne manuelle Neutrainings.
Explainable AI (XAI): Einsatz von SHAP und Grad-CAM für transparente und nachvollziehbare KI-Entscheidungsprozesse, entscheidend für klinische Akzeptanz, regulatorische Anforderungen und Biomarker-Entdeckung.
Flexible Datenbankstruktur: Duale Strategie mit NoSQL für unstrukturierte Spektraldaten und SQL für strukturierte Metadaten, für optimale Leistung und Flexibilität.
Skalierbare Cloud-Architektur: Microservices-basierte Architektur für nahtlose Skalierung der Rechenleistung.
Intuitive Benutzeroberfläche: Interaktives Dashboard mit 3D-Visualisierungen von GC-IMS-Spektren und intuitiver Ergebnisdarstellung.
Vorteile der Zusammenarbeit für das Fraunhofer IZI:
Maßgeschneiderte Entwicklung: Perfekte Abstimmung auf spezifische Forschungsanforderungen und Arbeitsabläufe des Instituts.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Modularer Aufbau und Open-Source-Ansatz ermöglichen einfache Anpassung an neue Forschungsfragen.
Wissenstransfer und Kompetenzaufbau: Förderung des Wissensaustauschs und Stärkung der internen KI-Kompetenz.
Kosteneffizienz: Einsparung von Lizenzkosten und optimale Ressourcennutzung durch Open-Source-Technologien und maßgeschneiderte Entwicklung.
Forschungskontinuität: Langfristige Nutzbarkeit und Schutz der Investitionen durch kontinuierliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
Publikationspotenzial: Hervorragende Möglichkeiten für wissenschaftliche Publikationen zur Stärkung der Sichtbarkeit des Fraunhofer IZI.
Warum eine Zusammenarbeit mit eviit vorteilhaft wäre:
Einzigartige Expertisekombination: eviits KI-Know-how ergänzt optimal die Erfahrung des Fraunhofer IZI in GC-IMS-Technologie und Atemwegsforschung.
Maßgeschneiderte Innovation: Entwicklung einer technologisch fortschrittlichen und praktisch relevanten Lösung für die spezifischen Bedürfnisse des Fraunhofer IZI.
Zukunftssicherheit: Einsatz modernster Technologien und Möglichkeit zur kontinuierlichen Weiterentwicklung.
Transparenz und Interpretierbarkeit: XAI-Komponenten bieten entscheidende Transparenz für klinische Akzeptanz und regulatorische Zulassungen.
Partnerschaftlicher Ansatz: Langfristiges Engagement von eviit, das über die Softwareentwicklung hinausgeht und kontinuierliche Unterstützung, Schulungen und gemeinsame Weiterentwicklung umfasst.
Durch die Zusammenarbeit bei der Entwicklung von AtemSpektrum-AI könnte das Fraunhofer IZI eine Lösung erhalten, die nicht nur den aktuellen Stand der Technik repräsentiert, sondern auch die Zukunft der Atemwegsdiagnostik aktiv mitgestaltet. Diese Partnerschaft verspricht, die Forschungskapazitäten des Instituts signifikant zu erweitern und einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung der Patientenversorgung zu leisten.
eviit ist bereit, sein gesamtes Know-how und seine Ressourcen in diese Zusammenarbeit einzubringen. Wir sind überzeugt, dass die Synergie unserer Kompetenzen zu einem Produkt führen wird, das sowohl die wissenschaftlichen als auch die praktischen Anforderungen des Fraunhofer IZI optimal erfüllt und gleichzeitig das Potenzial hat, die Atemwegsdiagnostik weltweit zu revolutionieren.
