Dieses Projekt entwickelt ein benutzerfreundliches Werkzeug, das dabei hilft, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in komplexen medizinischen Daten aufzudecken – und das unter Wahrung des Datenschutzes. Damit können Forschende besser verstehen, wie Krankheiten entstehen und verlaufen, Risiken genauer vorhersagen und den Nutzen von Behandlungen bewerten. Das System ist speziell dafür ausgelegt, auch mit realen Herausforderungen medizinischer Daten umzugehen – etwa kleine Patientenzahlen, Unterschiede zwischen Kliniken und Ländern, verschiedene Datentypen (z. B. Genetik, Bildgebung, Umwelt- und Lebensstilfaktoren) oder fehlende Informationen. So entstehen zuverlässige und nachvollziehbare Ergebnisse, die die Entwicklung wirksamer Therapien und Strategien im Gesundheitswesen unterstützen. Zum Einsatz kommt das Framework in drei Bereichen: Infektionskrankheiten (z. B. Malaria), Folgeerkrankungen nach Infektionen (z. B. Post-COVID-19) sowie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Notfallversorgung. Datensätze stammen u. a. aus Brasilien, Peru, Deutschland und dem Vereinigten Königreich. Durch die Verbindung moderner Methoden der Kausalanalyse mit drängenden medizinischen Fragen trägt das Projekt dazu bei, Forschung schneller in praktische Anwendungen für die Gesundheit von Menschen weltweit zu übersetzen.