Die „Deutsche Allianz für globale Gesundheitsforschung“ (GLOHRA) setzt sich für den Ausbau der standort- und disziplinübergreifenden Zusammenarbeit und die wissenschaftliche Nachwuchsförderung im Bereich der Globalen Gesundheit ein. Zu diesem Zweck werden im Rahmen der GLOHRA innovative sektorübergreifende und interdisziplinäre Projekte sowie Global Health Fellowships gefördert.
Das Ziel dieses sektorenübergreifenden Projektes AI_TB_Screening_Tool ist die Entwicklung eines einfachen, benutzerfreundlichen digitalen Gesundheitsinstrument zur Vorhersage des Tuberkulose (TB) -Risikos, das auf der Grundlage repräsentativer Screening-Datensätze aus Ländern mit hoher Krankheitslast entwickelt und validiert wird. Das Tool wird mit der bestehenden digitalen Infrastruktur in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMIC) kompatibel sein und kann zur Erleichterung der systematischen Tuberkulose-Vorsorge eingesetzt werden.
Dafür wird ein prädiktives Risikomodells für eine aktive TB-Erkrankung durch maschinelles Lernen entwickelt und validiert. So kann ein digitales TB-Screening-Tool entwickelt werden, das ein durch maschinelles Lernen abgeleitetes prädiktives TB-Risikomodell für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen enthält. Gleichzeitig soll auch die Interoperabilität und die Integration des digitalen TB-Screening-Tools in relevante Informationssysteme erleichtert werden.