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The RapiD and SecuRe AI enhAnced DiaGnosis, Precision Medicine and Patient EmpOwerment Centered Decision Support System for Coronavirus PaNdemics

Description du projet

Une plateforme diagnostique et prognostique innovante pour les pandémies de coronavirus

Le projet DRAGON, financé par l’UE, soutient les efforts d’un consortium multinational composé d’instituts de recherche universitaire, de partenaires dans les domaines biotechnologique et pharmaceutique, d’organismes affiliés centrés sur les patients, et de sociétés professionnelles pour développer une plateforme diagnostique et prognostique aux multiples facettes, visant à prévenir et à lutter contre de futures pandémies de coronavirus. Le consortium emploiera des données issues de la pandémie actuelle pour valider et optimiser des solutions diagnostiques et prognostiques. À l’aide de techniques avancées d’IA, le profilage moléculaire sera façonné en une approche de médecine de précision pour accélérer le développement de nouvelles thérapies. L’étude proposée sera l’une des toutes premières à développer des techniques innovantes d’apprentissage automatique et à introduire des améliorations de la procédure clinique susceptibles de révolutionner la gestion des futures épidémies de coronavirus.

Objectif

In this project, a multinational consortium of high-tech SMEs, academic research institutes, biotech and pharma partners, affiliated patient-centred organisations and professional societies will achieve a multi-faceted diagnostic and prognostic platform and a precision medicine approach. This consortium will together realize a patient empowerment centred decision support system that will enable multiple stakeholders to participate in improved and more rapid diagnosis and prognosis, as well as the potential of precision medicine for accelerated development of new therapies. Citizens and patients will be empowered to contribute to the efficient planning and usage of resources. The project will begin by rapidly delivering a nomogram. Data from the pandemic will be used to validate and further optimise a scalable multifactorial diagnosis/prognosis solution. Existing and new data and sample collection efforts will be used to perform molecular profiling, which - using advanced AI techniques will be shaped into a precision medicine approach. These initial outputs will undergo further enhancement and assessment to evaluate the value they add to the development of a decision support system. The entire effort will be supported by the deployment of a federated machine learning system that will allow for the GDPR compliant use of multinational data resources. The various iterations of the decision support system and the federated machine learning system will be made available to other coronavirus initiatives with the intent to develop a stakeholder community that forms the basis for a highly efficient innovation ecosystem. Our proposed study will be one of the first to develop innovative machine learning, and clinical procedure improvement that will potentially make a huge socio-economic impact for the coronavirus outbreak.

Coordinateur

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Contribution nette de l'UE
€ 1 114 670,16
Adresse
MINDERBROEDERSBERG 4
6200 MD Maastricht
Pays-Bas

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Région
Zuid-Nederland Limburg (NL) Zuid-Limburg
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 1 114 670,16

Participants (18)