MISTAL (Mitigation of Environmental Impacts on Subclinical and Long‑Term Health Outcomes) ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das ein dynamisches, datenschutzfreundliches Health‑Impact‑Assessment‑Toolkit entwickelt, um die Auswirkungen von Umweltfaktoren auf zukünftige Behinderung und Lebensqualität der Bevölkerung vorherzusagen. Durch die Kombination von Umwelt‑, sozioökonomischen, geografischen und klinischen Daten, ergänzt um Lifestyle‑ und individuelle Gesundheitsparameter aus groß angelegten digitalen Bevölkerungsumfragen, nutzt das Toolkit ein Federated‑Learning‑Framework, das eine Integration heterogener Datenquellen ermöglicht, ohne personenbezogene Informationen zentral zu speichern. Die Modelle werden an realen Industrieexpositionen mit Stahlanlagen in Taranto (Süditalien), Rybnik (Polen) und Flandern (Belgien) trainiert und validiert, wobei die Einflüsse von Luftschadstoffen wie Partikeln, Stickstoffoxiden und Schwefeldioxid auf subklinische Gesundheitsparameter systematisch untersucht werden. Das Ergebnis ist ein validiertes, anwenderfreundliches HIA‑Toolkit, das Politikbehörden, Umweltorganisationen, Gesundheitsdienstleister, Versicherungsunternehmen und Patientenorganisationen dabei unterstützt, die langfristigen gesundheitlichen Folgen von Umweltbelastungen frühzeitig zu erkennen und gezielte Interventionsstrategien zu entwickeln, um die globale Krankheitslast zu reduzieren und die Lebensqualität in betroffenen Regionen nachhaltig zu verbessern.