Ziel ist es, Modelle der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) zu entwickeln und zu validieren, die den Verlauf der Covid-19 Infektion und ihrer kurz- und langfristigen Komplikationen zuverlässig vorhersagen können durch: 1) die Modellierung der klinischen Verläufe von Covid-19 Patienten, um deren Krankheitsprogression und Genesungsprozess zu verstehen unter besonderer Berücksichtigung der Entwicklung pulmonaler Komplikationen, 2) die Charakterisierung der Diversität und Virulenz der ko-infizierenden viralen und mikrobiellen Gemeinschaften, um Krankheitsmechanismen und Schweregrad zu verstehen, und 3) die biologische Charakterisierung des Wirts, um die individuelle Anfälligkeit für Infektionen zu verstehen, mit besonderem Schwerpunkt auf Patienten mit bereits bestehenden Lungenerkrankungen und der Entwicklung pulmonaler Komplikationen. Es werden AI-basierte Modelle anhand von klinischen Datensätzen und Bioproben aus fünf verschiedenen internationalen Patientenkohorten validiert und aktualisiert: drei Kohorten aus München und zwei aus den USA. Darüber hinaus wird der Entlassungsbefund des Patienten nach einem Zeitraum von drei Monaten bestätigt, insbesondere um die mittelfristigen Auswirkungen dieser Infektion auf die Lungengesundheit zu untersuchen. Zusätzlich wird der Genesungsverlauf von Covid-19 Patienten mit dem von Patienten, die sich von Krankheiten mit ähnlichen Symptomen wie Influenza und ambulant erworbener Lungenentzündung erholen, verglichen. Auf der Grundlage der Ergebnisse der Studie wird ein Entscheidungsmodell für Ärzte zur vorausschauenden Planung notwendiger Therapien und weiterer Diagnostik, um Risikopatienten zu identifizieren und eine adäquate und individualisierte Zuteilung von Ressourcen zu erreichen, entwickelt.