PreFree ist ein innovatives künstliche Intelligenz(KI)-gestütztes Entscheidungsunterstützungstool für den medizinischen Bereich, das ich zusammen mit einem engagierten Team an der Charité Universitätsmedizin Berlin entwickelt habe. Unter der Leitung von Dr. Stefan Verlohren nutzte unser Team maschinelles Lernen auf klinischen Daten, um Risikostufen für Präeklampsie und andere Schwangerschaftskomplikationen vorherzusagen und Behandlungsentscheidungen zu lenken.

Unser Projektpartner war das Berlin Institute of Health und verschiedene klinische Einrichtungen. Unser Ziel war und ist es, die Sterblichkeitsraten durch diese Erkrankungen zu senken, die derzeit weltweit jedes Jahr 75.000 Mütter und 500.000 Babys fordern.

Als Teil dieses ambitionierten Projekts war ich hauptsächlich für das Frontend und Backend verantwortlich. Meine Hauptaufgaben bestanden darin, die KI an ein Webinterface anzubinden, das den Ärzten als Hauptnutzern diente. Über dieses Interface konnten Daten für die KI eingegeben und Prognosen der KI ausgelesen werden.


Vor allem eine nutzerfreundliche Oberfläche zu ermöglichen bei einer komplexe, vielschichtigen Eingabemaske war eine Herausforderung.

Ein weiterer wichtiger Aspekt meiner Arbeit war die Implementierung eines Chart-Tools, das zur Darstellung einzelner Metriken aus den erfassten Daten genutzt wurde. Dies trug zu einer besseren Visualisierung der Daten und so zur verbesserten Entscheidungsfindung bei.

Das potenzielle Ergebnis dieses Projekts kann sehr ermutigend sein: Wenn unsere Studien erfolgreich sind, könnte PreFree dazu beitragen, Ressourcen optimal einzusetzen und Patientinnen mit einem niedrigen Risiko dazu zu befähigen, eigenverantwortliche Teilhabe durch personalisierte Fernüberwachung zu erleben. Letztendlich könnte dies die Ergebnisse von Schwangerschaftskomplikationen deutlich verbessern.