STOP - STop Obesity Platform
Das STOP-Projekt bringt eine interdisziplinäre Gruppe von Fachleuten aus Industrie und Wissenschaft zusammen, um die gesundheitliche gesellschaftliche Herausforderung der Adipositas anzugehen. Ziel wird es sein die enormen und wachsenden Gesundheitskosten der Adipositas und der damit verbundenen Gesundheitsprobleme (wie Herzkrankheiten, Diabetes, Arthritis, Lebererkrankungen, Gallensteine, Krebs, Demenz), die die europäischen Bürger belasten, zu mindern.
Realisiert werden soll dies mit einer innovativen Plattform, welches verschiedene Daten von Menschen mit Übergewicht auf Basis von Sensorströmen, Chatbots mit bestehenden Wissensdatenbanken ergänzt und diese mit Hilfe von maschinell erlernten Datenansätzen für eine anspruchsvolle KI-Datenanalyse zusammenführt.
Ziel soll es sein, diese gesammelten und analysierten Daten sowie das Wissen Fachkräften des Gesundheitswesens zugänglich und nutzbar zu machen. So wird auch der Gamification-Ansatz eine Rolle spielen, um beispielsweise Menschen mit Behinderung eine gesündere Ernährung zu vermitteln. Abschließend wird eine App entwickelt, die in Analogie zum Dorian Gray-Spiegel eine gesündere Ernährung lehren soll. Um die gesellschaftlichen Herausforderungen der Adipositas wirksam anzugehen, werden die Mitglieder des STOP-Konsortiums ihre Fähigkeiten und ihr Wissen aus interdisziplinären (Gesundheits-, Lebensmittel- und Informatikwissenschaften, Ernährung, Diätetik, Kommunikation im Gesundheitswesen) und sektorübergreifenden (Gesundheitsinformatik, angewandte Gamification, Daten- und Wissensmanagement) Bereichen austauschen, um eine Plattform für vernetztes Gesundheitsdatenmanagement, Entscheidungsunterstützung und Coaching aufzubauen, die adipöse Personen und Fachkräfte im Gesundheitswesen unterstützt.
Das Forschungsinstitut für Telekommunikation hat die Konsortialführung für das Projekt inne an dem folgende weitere Partner beteiligt sind: Cork Institute of Technology, University Ulster, University Napoli, INCONTEC, GLOBIT, OKKAM. Das FTK verantwortet zudem die Bereich Big-Data-Anwendungen, Informations- und Merkmalsextraktion, semantische Datenfusion sowie Daten- und Wissensökosystem.