Eine Publikation, die im Rahmen des Projekts DAKI-FWS (Daten- und KI-gestütztes Frühwarnsystem zur Stabilisierung der deutschen Wirtschaft) entstanden ist, wird in der renommierten Fachzeitschrift Nature Medicine publiziert. Die Arbeit „A deep learning algorithm to classify skin lesions from mpox virus infection“ wurde von Dr. Alexander Thieme, Projektleiter an der Charité, in Zusammenarbeit mit Forschenden der Stanford University School of Medicine und Dr. Jackie Ma vom Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI), Gesamtprojektleiter von DAKI-FWS, sowie weiteren hervorragenden Partnern, verfasst. Sie bildet die wissenschaftliche Grundlage für die im Projekt entstandene PoxApp (https://poxapp.charite.de und https://poxapp.stanford.edu ), eine KI-basierte App, die einen Risikoscore für eine Affenpocken Infektion bestimmt und die Eindämmung des Virus unterstützt. Das Konsortialprojekt DAKI-FWS hat sich zum Ziel gesetzt, mithilfe von KI-Technologien Daten zu verknüpfen, auszuwerten und auf dieser Basis ein Frühwarnsystem für zukünftige Krisensituationen – bspw. infektologische Krankheiten – zu entwickeln.