Das Ziel des Vorhabens ist es, Untergruppen von Patienten mit psychischen Komorbiditäten zu identifizieren und die Wirksamkeit maßgeschneiderter Schmerzbehandlungen zu bewerten. Im Vorhaben werden drei Hauptziele verfolgt, um die Behandlung von Patienten mit chronisch muskuloskelettalen Schmerzen (CMSK) zu verbessern: 1) Entwicklung datengesteuerter Algorithmen zur Identifizierung von Patienten mit spezifischen komorbiden psychischen Störungen und psychobiologischen Schmerzdeterminanten für eine personalisierte Therapie-Zuweisung von schmerztherapeutischen Interventionen bei CMSP-Patienten; 2) Validierung der Wirksamkeit, Sicherheit und Kostenwirksamkeit des Diagnose- und Behandlungsansatzes für CMSP-Patienten mit verschiedenen Erkrankungen; 3) Förderung des Verständnisses der zugrunde liegenden Mechanismen der Komorbidität und der Behandlung durch Verwendung von Mikro-Assessments bei Patienten durch Verwendung von "Wearables" (Computertechnologien, die man am Körper oder am Kopf trägt), ökonomischer Bewertungen und Gehirnbilddaten mit einem Algorithmus für maschinelles Lernen zur Therapie- Verbesserung und zur Vorhersage von Respondern / Non-Respondern. Ziel dieses Teilvorhabens ist es, eine optimale Zuordnungsstrategie der Patienten zu behandlungsspezifischen Untergruppen zu entwickeln, bei denen ein Maximum an Behandlungserfolg zu erwarten ist. Dieses Verfahren kann als generelle Komponente dienen, um personalisierte Medizinprodukte zu realisieren, die bei gleichen Kosten eine bessere Behandlung ermöglichen.