Using Machine Learning to Uncover the Interindividual Variability in Aging Trajectories

01/04/2025 to 31/03/2027

Das Ziel dieses Projekts ist die Anwendung maschineller Lernverfahren zur Identifizierung von Personen mit einem erhöhten Risiko für neuropsychiatrische Erkrankungen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Untersuchung der Veränderungen kognitiver und motorischer Funktionen in der alternden Bevölkerung, mit dem Ziel, frühe Hinweise auf neuropsychiatrische Erkrankungen, insbesondere Demenz, zu erkennen. Hierzu sollen Methoden, wie Supgrouping, eingesetzt werden, um interindividualle Unterschiede zu erfassen und den Einfluss verschiedener protektiver und Risikofaktoren zu untersuchen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen dazu beitragen, die Entwicklung prädiktiver Modelle zu unterstützen, die eine stärker personalisierte Prognose in der klinischen Praxis ermöglichen. Darüber hinaus kann das Projekt zur Verbesserung der Früherkennung neuropsychiatrischer Erkrankungen beitragen und somit frühzeitige klinische Interventionen erleichtern.