يهتم العلماء والأطباء والكيانات الأخرى المكونة لـ AWARrD بتحسين الصحة الإنجابية للمرأة بشكل عام ، وعلى وجه الخصوص في تحسين تشخيص وعلاج المشاكل المتعلقة بالرحم أو الرحم. إن فكرة استخدام "البيانات الضخمة" أو علم البيانات للمساعدة في حل بعض هذه المشاكل مغرية ، لذلك تقرر تسخير المهارات والعواطف والموارد المتاحة لهذه المجموعة من أصحاب المصلحة وتصميم مشاريع بحثية تستخدم البيانات الموجودة للبدء في معالجة المشاكل السريرية الهامة التي تواجه المرأة في أفريقيا.

تم تصميم مشروع AIM لاختبار الفرضية القائلة بأنه من خلال تعريض صور الرنين المغناطيسي (MRIs) للأورام العضلية الملساء الحميدة والخبيثة - إلى نظام محوسب "التعلم العميق" ، قد "تتعلم" "الآلة" تشخيص الساركوما العضلية الملساء عن طريق الكشف الفروق الدقيقة التي قد تفلت من العين البشرية. بالنسبة لمشروع AIM ، سيتم استخدام قاعدة بيانات لمئات من صور التصوير بالرنين المغناطيسي للأورام الليفية الحميدة لتدريب الجهاز على التعرف على الأورام الحميدة ، وسيتم العثور على مجموعة من التصوير بالرنين المغناطيسي من الساركوما العضلية الملساء لإظهار النسخة الخبيثة للنظام. سيقوم علماء الكمبيوتر من ذوي الخبرة في "التعلم العميق" في جامعة أسيوط وجامعة شيكاغو بتطوير هذا المشروع ونأمل أن يساعدنا في إيجاد طريقة لتشخيص هذه الأورام النادرة والخطيرة.

انضم فريق AWARrD إلى Flo Health ومجموعة من المتخصصين المشهورين دوليًا والمحترمين في نزيف الدورة الشهرية غير الطبيعي لإنشاء خطة بحثية مصممة لاختبار قدرة تطبيق Flo على التعرف نقص الحديد (هوية شخصية) و فقر الدم بسبب نقص الحديد (IDA) في النساء الأفريقيات. اسم المشروع هو "DatAUB" ، والذي يرمز إلى بيانات حول نزيف الرحم غير الطبيعي ، وإذا تمت الموافقة على بدء المشروع ، فسيبدأ ببيانات مجهولة المصدر موجودة بالفعل من أكثر من مليوني فتاة وامرأة. بعد ذلك ، في زوج من الدراسات تسمى Val-IDA-te ، سنقارن نتائج النساء اللائي يستخدمن التطبيق مع مستويات الحديد لديهن لاختبار الفرضية القائلة بأن النظام يمكنه التنبؤ بأولئك الذين لديهم IDA و IDA.