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, von dem Teile zuvor in Jena durchgeführt wurden, 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 wie Depression, kognitive Einschränkungen und Schlafstörungen unter Nutzung von Bildgebungsdaten des Gehirns. Das Projekt verfolgt einen innovativen, datengetriebenen Ansatz, um komplexe Krankheitsverläufe mithilfe moderner Maschinelles-Lernen-Methoden besser zu verstehen und zukünftige klinische Entscheidungen zu unterstützen.