Entschlüsselung der vielfältigen Ursachen des Malariarisikos durch KI in Amazonas-Gemeinden.

Dieses Projekt hat zum Ziel, eine beispiellose Zusammenarbeit zu etablieren, die renommierte Forscher aus verschiedenen Bereichen, einschließlich Epidemiologie, mathematische Modellierung, Parasiten- und Humangenetik, Bioinformatik, KI und Kausalität, zusammenbringt. Unser Ziel ist es, die Komplexität des individuellen Malariarisikos durch die Integration verschiedener Fachkenntnisse und modernster Methoden tiefgehend zu verstehen, beispielsweise mit ku¨nstlicher Intelligenz und Kausalitätsanalysen, um die zugrunde liegenden Ursachen zu entschlu¨sseln, die zu beobachteten Unterschieden im Malaria-Risiko auf individueller Ebene beitragen. Dies beinhaltet die Analyse einer Vielzahl von Faktoren und ihrer komplexen Wechselwirkungen, die von der Genetik des menschlichen Wirts, des Vektors und des Parasiten u¨ber Gesundheitszustände, sozioökonomische und Umweltfaktoren, Lebensstilentscheidungen bis hin zu Reisegeschichte reichen. Indem wir verstehen, wie diese Faktoren das Malariarisiko beeinflussen, erleichtern wir die Entwicklung von akkuraten Vorhersagemodellen und maßgeschneiderten Präventions- und Kontrollstrategien fu¨r Risikogruppen. Dies verbessert unsere Fähigkeit, Malaria in gefährdeten Regionen zu bekämpfen und ihre globale Ausbreitung zu verhindern erheblich. Dazu wollen wir mehrere Maßnahmen nutzen, darunter Remote-Diskussionen und -Zusammenarbeit, Gastbesuche, sowie einen gemeinsamen Workshop organisieren.