Das PROSurvival-Projekt zielt darauf ab, das Überleben von Prostatakrebspatienten allein auf der Grundlage von Färbemustern vorherzusagen, ohne dass genomische Analysen oder eine explizite Bestimmung des Gleason-Grades erforderlich sind. Der Gleason-Grad, , derzeit der wichtigste prognostische Faktor für Prostatakrebs und entscheidend für Behandlungsentscheidungen, ist aber sehr subjektiv, was sich in einer hohen Variabilität der von Pathologen gemeldeten Grade widerspiegelt und zu Unter- und Überdiagnosen von Prostatakrebs führt. Bisherige Forschungsarbeiten haben gezeigt, dass für das Training von Künstlichen Intelligenz (KI)-Modellen, die sich auf ungesehene Daten verallgemeinern lassen, Daten von mehreren Standorten erforderlich sind. Ergebnisdaten können jedoch aufgrund von Datenschutzbedenken oft nicht gemeinsam genutzt werden. Um dieses Hindernis beim Datenzugang zu überwinden, werden föderierte KI-Modelle entwickelt, die die Patientenhistorie und klinisch-pathologische Daten vor Ort in Kombination mit öffentlich verfügbaren Daten nutzen.