Das Verbundprojekt COMPANION beschäftigt sich in diesem Zusammenhang mit dem Thema Krankenhausinfektionen. Zur Bekämpfung dieser sogenannten nosokomialen Infektionen, zu denen beispielsweise die erworbene Blutstrominfektion oder multiresistente Erreger zählen, sollen im Rahmen eines interdisziplinären Ansatzes innovative mathematische und KI-gestützte statistische Modelle entwickelt und praxisnah umgesetzt werden.

Es ist geplant, Daten aus nationalen Überwachungssystemen, etablierten Kohorten und Universitätsroutinen zu nutzen, um die Auswirkungen therapeutischer Interventionen auf gesundheitsökonomische und klinische Parameter zu analysieren und Vorhersagemodelle für das deutsche Gesundheitssystem zu entwickeln. Dabei sollen mathematische und kausalanalytische Modellierungsansätze insbesondere durch die Nachbildung randomisierter Studien – sogenannter Target Trials – für komplexe klinische Endpunkte kombiniert und durch maschinelles Lernen erweitert werden. So soll das Verständnis von Therapien und Interventionen vertieft, die datenbasierte Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen gestärkt und die gesellschaftliche Widerstandsfähigkeit gegen antimikrobielle Resistenzen verbessert werden.

Mit den erwarteten Resultaten soll die datenbasierte Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen gefördert werden, gleichzeitig sollen die Ergebnisse zur gesellschaftlichen Resilienz gegen antimikrobielle Resistenzen beitragen. Es ist zudem vorgesehen, die Instrumente, die im Rahmen des Projekts entwickelt werden, nachhaltig in der Versorgungspraxis zu implementieren.