Im Verbundvorhaben RESOLVE-PCC geht es darum herauszufinden, welche Faktoren das Risiko für Long-/Post-COVID erhöhen und welche Ursachen für die Anfälligkeit für Long-/Post-COVID-Symptome, deren Schweregrad und deren Dauer verantwortlich sind. Übergeordnetes Ziel ist es, die Symptome besser vorhersagen, erkennen und dann maßgeschneidert behandeln zu können. In diesem Vorhaben geht es speziell darum, maschinelle Lernverfahren bzw. künstliche Intelligenz auf Daten aus der Nationalen Kohorte (NAKO) und aus den DigiHero-Studien anzuwenden. Ziel ist es, mit den Daten eine Vorhersage des Auftretens, des Ausmaßes und der Dauer der Symptome durch Computer zu trainieren. Ein Schwerpunkt des Projekts ist die Analyse von neuropsychiatrischen Symptomen und von Bildgebungsdaten vom Gehirn. Es werden Ansätze erprobt, die eine datenschutzfreundliche Nutzung der entwickelten Verfahren nutzen: Die entwickelten Verfahren werden sinngemäß verschlankt, transportfähig gemacht und mit klar beschriebenen, standardisierten Schnittstellen für die Daten-Ein- und Ausgaben versehen, um sie mit wenig Aufwand überall dort installieren zu können, wo die entsprechenden Patientendaten anfallen. So soll verhindert werden, dass Daten an andere Standorte übertragen und dadurch gefährdet werden.