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BRinging Artificial INTelligencE home for a better cAre of amyotrophic lateral sclerosis and multiple SclERosis

Projektbeschreibung

DEENESFRITPL

Progression neurologischer Erkrankungen lässt sich intelligent vorhersagen

Mithilfe von KI-Systemen lassen sich Modelle entwickeln, die das Fortschreiten von multipler Sklerose und amyotropher Lateralsklerose prognostizieren können. Zwar sind beide äußerst komplexe, chronische und progressive degenerative Erkrankungen des Nervensystems, doch in ihrer klinischen Evolution, Prognose und Therapie unterscheiden sie sich. In diesem Kontext wird das EU-finanzierte Projekt BRAINTEASER ein System aus tragbaren Sensoren entwickeln, das Vorhersagen ermöglicht und die klinische Entscheidungsfindung sowie Prävention unterstützt. Dazu werden Software und Apps mit einem agilen und nutzerzentrierten Designansatz gestaltet, der die technischen, medizinischen, psychologischen und gesellschaftlichen Anforderungen der jeweiligen Gruppe Nutzender berücksichtigt. Klinikpersonal soll dadurch bei der Findung passender Interventionen unterstützt werden, die das Fortschreiten einer Erkrankung verzögern.

Ziel

Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) and Multiple Sclerosis (MS) are chronic diseases characterized by progressive or alternate impairment of neurological functions (motor, sensory, visual, cognitive). Patients have to manage alternated periods in hospital with care at home, experiencing a constant uncertainty regarding the timing of the disease acute phases and facing a considerable psychological and economic burden that also involves their caregivers. Clinicians, on the other hand, need tools able to support them in all the phases of the patient treatment, suggest personalized therapeutic decisions, indicate urgently needed interventions.

Artificial Intelligence is the key to successfully satisfy these needs to: i) better describe disease mechanisms; ii) stratify patients according to their phenotype assessed all over the disease evolution; iii) predict disease progression in a probabilistic, time dependent fashion; iv) investigate the role of the environment; v) suggest interventions that can delay the progression of the disease.

BRAINTEASER will integrate large clinical datasets with novel personal and environmental data collected using low-cost sensors and apps. Software and mobile apps will be designed embracing an agile and user-centred design approach, accounting for the technical, medical, psychological and societal needs of the specific users.

BRAINTEASER will implement a system able to guarantee cybersecurity and data ownership to the patients; will provide quantitative evidence of benefits and effectiveness of using AI in health-care pathways implementing a proof-of-concept of its use in real clinical setting. Procedural requirements that support Software as Medical Device certification will be used involving clinicians and patients stakeholders and producing a set of recommendations for public health authorities. Results will be disseminated accordingly to an open science paradigm under the European Open Science Cloud initiative.

Wissenschaftliches Gebiet

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-SC1-DTH-2018-2020

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Unterauftrag

H2020-SC1-DTH-2020-1

Finanzierungsplan

RIA - Research and Innovation action

Koordinator

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Netto-EU-Beitrag
€ 680 000,00
Adresse
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 680 000,00

Beteiligte (13)

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Letzte Aktualisierung: 5 Februar 2024

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Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/101017598/de

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