Noise2NAKOAI: Wie KI und Maschinelles Lernen die Zusammenhänge zwischen Umwelt und Gesundheit entschlüsseln
Unsere Gesundheit und die Umwelt um uns herum sind auf komplexe Weise miteinander verbunden. Aber wie genau beeinflussen Luftverschmutzung und andere äußere Faktoren den Menschen? Und wie können wir künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) einsetzten, um zukünftige Auswirkungen zu verstehen und zu identifizieren? Genau diesen Fragen widmen sich Wissenschaftler:innen in dem Projekt "Noise2NAKOAI".
Seit 2020 läuft das Forschungsprojekt "Noise2NAKOAI" von Helmholtz Munich in Zusammenarbeit mit Helmholtz AI und dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Das Projekt zielt darauf ab, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) komplexe Verbindungen zwischen der Umwelt und der menschlichen Gesundheit zu erforschen. Genauer gesagt liegt der Fokus auf den Auswirkungen von Umgebungslärm auf die Herz-Kreislauf-Gesundheit. Das auf drei Jahre angelegte Projekt befasst sich mit dem dringenden Bedarf an innovativen räumlichen und räumlich-zeitlichen Expositionsmodellen, die die Umwelteinflüsse möglichst realitätsnah widerspiegeln, um die komplexen Beziehungen zwischen Umweltfaktoren und der Gesundheit der Bevölkerung zu erforschen.
"Noise2NAKOAI“ ist dabei auf drei Ziele fokussiert. Durch den Einsatz von KI- und ML-Techniken streben die Forschenden an, Verkehrslärmkarten auszuweiten und zu verfeinern, um eine genauere geografische Abdeckung zu gewährleisten. Darüber hinaus werden verschiedene traditionelle und ML-Methoden verglichen, um Lärmkarten mit Nachbarschaftsdaten der Nationalen Kohorte (NAKO) zu verknüpfen und Clustern zu identifizieren, die aufgrund von Lärmbelastung, aber auch anderen Umweltfaktoren, anfällig für Gesundheitsrisiken sind. Außerdem sollen diese Vorhersagemodelle mit den individuellen Informationen der NAKO Teilnehmenden erweitert werden, um die komplexen Zusammenhänge zwischen individuellen Risikofaktoren für Bluthochdruck und weiteren gesundheitlichen Folgen zu untersuchen. Hier kommen KI- und ML-Methoden sowie interpretierbare Ansätze zum Einsatz.
Dr. Kathrin Wolf, leitende Wissenschaftlerin am Institut für Epidemiologie bei Helmholtz Munich und Projektleiterin, erläuterte das Ziel des Projektes: "In unserer Fallstudie entwickeln wir umfassende Lärmkarten für ganz Deutschland und verknüpfen diese mit Nachbarschafts- und individuellen Gesundheitsdaten von Teilnehmenden der Nationalen Kohorte, um die entscheidenden Umweltfaktoren für das Risiko von Bluthochdruck und die Sterblichkeit durch Herz-Kreiskauf-Erkrankungen zu identifizieren."
Weitere Informationen
Mehr zum Noise2NAKOAI Projekt und Dr. Kathrin Wolf am Institute für Epidemiologie bei Helmholtz Munich. Das Projekt wird ebenfalls von Helmholtz AI consultants bei Helmholtz Munich unterstützt.
Mehr über die NAKO
Die NAKO Gesundheitsstudie ist die größte Gesundheitsstudie in Deutschland. Die Studie wurde 2014 gestartet und umfasst mehr als 205.000 Erwachsene in 18 Studienzentren bundesweit. Die NAKO zielt darauf ab, langfristige Erkenntnisse über weit verbreitete Krankheiten wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs, Diabetes, neurodegenerative Erkrankungen und mehr zu gewinnen. Durch umfassende Ausgangsbewertungen, einschließlich biomedizinischer Tests, Interviews und Probensammlungen, strebt die Studie an, Früherkennung, Prävention und Behandlungsstrategien zu verbessern. Mit regelmäßigen Follow-ups und interdisziplinärer Zusammenarbeit von 27 deutschen wissenschaftlichen Einrichtungen verspricht die NAKO Fortschritte in der bevölkerungsbasierten Epidemiologie und Gesundheitsforschung.