Description du projet
Des patchs pilotés par l’IA pour prédire la progression de la maladie en temps réel
La COVID-19 est associée à une kyrielle de symptômes différents, allant de la gorge irritée et de la perte du goût à des manifestations plus graves, telles que l’insuffisance pulmonaire. Existe-t-il un moyen de prédire la gravité de la maladie dès ses premiers stades? Le projet DIGIPREDICT, financé par l’UE, conçoit actuellement un système basé sur l’IA, capable de prédire si des patients atteints de COVID-19 développeront des complications cardiovasculaires sévères, et à plus long terme, capable de détecter les premiers stades de la maladie inflammatoire. Plus spécifiquement, il propose un jumeau numérique unique en son genre sous la forme d’un patch intelligent doté d’une technologie intégrée qui recueillera un éventail de données médicales. Ce dispositif surveillera l’efficacité du traitement.
Objectif
The interplay between viral infection, host response, development of (hyper)inflammation and cardiovascular injury in COVID-19 is currently poorly understood which makes it difficult to predict which patients remain with mild symptoms only and which patients rapidly develop multi organ failure. The solution offered by DIGIPREDICT is an Edge Artificial Intelligence (AI) based, high-tech personalized computational and physical Digital Twin vehicle representing patient-specific (patho)physiology, with embedded disease progression prediction capability, focusing on COVID-19 and beyond. DIGIPREDICT proposes the first of its kind Digital Twin, designed, developed and calibrated on i) patient measurements of various Digital Biomarkers and their interaction, ii) Organ-On-Chips (OoCs) as physical counterpart using patient blood for personalized screening and iii) integration of those physiological readouts using AI at Edge technologies. The final goal is to identify and validate patient-specific dynamic digital fingerprints of complex disease state and prediction of the progression as a basis for assistive tools for medical doctors and patients. Using and improving state-of-the-art OoCs and Digital Biomarkers (for physiology and biomarkers in interstitial fluid) we will measure detailed response to viral infection. By closely monitoring the response with wearable multi-modal Edge AI patches, we aim to predict in near real-time the progression of the disease, support early clinical decision and to propose patient-specific therapy using existing drugs. We will combine scientific and technical excellence in a highly multi- and inter-disciplinary project, bringing together medical, biological, electronical, computer, signal processing and social science communities around Europe to setup Digital Twin at Edge. We will enable an Edge-to-Cloud vision, significantly advancing current state of the art and setting up a new European community for researching and applying Digital Twins.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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- sciences médicales et de la santémédecine fondamentalephysiologiepathophysiologie
- ingénierie et technologieautres génies et technologiesmicrotechnologieorgane sur puce
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Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
1015 Lausanne
Suisse