Projekte Visualization and Dashboards

MLM-SOS-ALL ist ein Beispiel für ein Datenanalyse-Projekt zwischen den beiden Partnern in DAViS (SIAF und FH Graubünden). Mit Machine Learning und Modelling wird nach molekularen, genetischen und umweltbedingten Faktoren gesucht wird, die für die Entstehung und Verbreitung allergischer Krankheiten verantwortlich sind.

Das Ziel dieses Projekts ist es, den Behandlungspfad von Onkologie-Patienten mithilfe von künstlicher Intelligenz zu visualisieren. Durch eine geeignete Modellierung und Darstellung des Behandlungspfades von Onkologie-Patienten können Engpässe aufgedeckt und Lösungen mithilfe von künstlichen Intelligenz Methoden generiert werden. Ziel ist es, die Behandlungen von onkologischen Patienten zu verbessern und zu vereinheitlichen.

Das Projekt Resilient Tourismus treibt die Digitalisierung im Tourismus durch den Aufbau einer nationalen Dateninfrastruktur, der Entwicklung innovativer Dienstleistungen und der Schaffung eines datengesteuerten Netzwerks voran. Dies führt zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit sowie der Resilienz.

Die Gesundheitskosten steigen, Spitäler stehen unter Druck. Nur rund 50 % der Patient:innen werden leitliniengerecht behandelt. Dieses Projekt digitalisiert Lungenkrebs-Leitlinien, verknüpft sie mit Patientenpfaden und unterstützt so Behandlung und Qualitätssicherung.

THEIA erweitert die Gesundheitsdatenplattform von NMS um Zeitreihenmuster-Analysen und vorausschauende Ressourcenzuweisung. Das Projekt geht die Herausforderungen von Bezahlbarkeit, Zugang, Qualität und Effizienz an, indem es unternehmerische und gesellschaftliche Entscheidungen mithilfe von Prognosen und Machine-Learning-Modellen unterstützt.

Mittels Generativem Design und Künstlicher Intelligenz evaluieren wir das Potential von digitalen Business-Modellen in der globalen Bau-Industrie. Dazu lernt ein Algorithmus selbständig und autonom optimale Konstruktionen für die Bau-Industrie zu entwerfen. Dieser unterstützt weltweit Bau-Ingenieure in der Planung und verkürzt die Entwicklungszeit um bis zu 80%.