Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer intuitiven digitalen Plattform​-Komponente​, die den Zugang zur Analyse von Sprachdaten erheblich erleichtert und gleichzeitig die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit in der Gesundheits​forschung​​     ​ verbessert. Der Fokus liegt auf der Unterstützung von Expert​*innen​​ ​und Forscher*innen ​bei der Beurteilung von Krankheitsbildern wie Alzheimer und Schizophrenie durch automatisierte und KI-basierte Sprachdatenanalyse. Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Automatisierung von Analysedefinitionen, die den bisher notwendigen manuellen Aufwand reduziert und den Analyseprozess beschleunigt. Durch die Vereinfachung der Nutzung sollen auch Anwender*innen ohne tiefere technische Kenntnisse die erweiterten Funktionen der Plattform effektiv nutzen können. Ziel ist es, die Plattform für breitere Anwendungen zugänglich zu machen. Damit leistet das Projekt einen wesentlichen Beitrag zur Weiterentwicklung der medizinischen ​Forschung​​ ​und ermöglicht eine präzisere und schnellere Beurteilung pathologischer Sprachmuster.

ki:elements entwickelt KI-gestützte Sprach-Biomarker für die Gesundheits​forschung​​, die pathologische Zustände wie Alzheimer und Schizophrenie bewerten. Die digitale Plattform „Mili“ ermöglicht Sprachdaten​sammlung​​ in klinischen und häuslichen Umgebungen​ und die Integration der Sprach-Biomarker​. Herausforderungen lagen in der Integration komplexer Analyse-Engines​ wie beispielsweise der Sprachbiomarker​ und der Optimierung von Effizienz und Skalierbarkeit. Eine neue Engine erlaubt Forscherinnen und Forschern ohne Programmierkenntnisse direkten Zugriff auf erweiterte Sprachf​eatures​​​, was Studien vereinfacht und beschleunigt.