Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Predicting neuropathic pain episodes in spinal cord injury patients through portable EEG and machine learning

Projektbeschreibung

Eine personalisierte digitale Gesundheitstechnologie zur Vorhersage neuropathischer Schmerzen

Neuropathische Schmerzen sind die direkte Folge einer Läsion oder Erkrankung, die das somatosensorische System betrifft. Bisherige Studien haben einen Zusammenhang zwischen neuropathischem Schmerz und Veränderungen in der Elektroenzephalografie (EEG) gezeigt – ein guter Indikator für den Zustand des zentralen Nervensystems. Das EU-finanzierte Projekt Pain_App arbeitet auf Grundlage der Hypothese, dass es anhand der Klassifikation und Identifizierung von Merkmalen aus EEG-Aufzeichnungen möglich ist, Episoden neuropathischer Schmerzen bei Personen mit Rückenmarksverletzungen vorherzusagen. Die Studie wird eine Smartphone-App und ein tragbares EEG-Gerät nutzen, um Daten von Patientinnen und Patienten zu erfassen, einschließlich über die Selbsteinschätzung der Schmerzen und physiologische Indikatoren. Diese Daten werden die Entwicklung eines personalisierten Modells ermöglichen, welches das Auftreten von neuropathischen Schmerzen mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens vorhersagen soll.

Ziel

Neuropathic pain (NP) is a common symptom arising as a direct consequence of a lesion or disease affecting the somatosensory system. The traditional approach to manage NP patients is to initiate treatment with conservative pharmacological therapy before interventional strategies. However, first-line drug treatments have shown modest efficacy with less than 50% of pain relief. Since NP is present in ~70% of patients with spinal cord injury (SCI), people with this pathology represent a reliable population to study NP. Interestingly, previous studies have shown a clear correlation between NP and changes in electroencephalography (EEG), which is a good indicator of the state of the central nervous system. Hence, I hypothesise that NP episodes in SCI patients can be predicted based on the classification and identification of features extracted from EEG recordings in resting state and during an imaginary motor task. In recent years, digital health technology has emerged as a useful tool to improve data management strategy under the full control of the patient. In this project, I will employ state-of-the-art digital health technology (a smartphone app and a portable EEG) to collect data from SCI patients daily for one month, including pain self-assessment scales and physiological indicators. I will set up a digital-health-based study using a software platform already established by the host institution. The collection of these data will allow me to develop a personalised model to predict the onset of NP episodes using machine learning techniques. Predicting the occurrence of NP episodes will increase the medication efficacy, which in turn will prevent an aggressive development of pain events while minimising the side effects produced by excessive drug doses. The expected results of this project will remarkably improve the quality of life of SCI patients with NP.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

MALMO UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 203 852,16
Adresse
NORDENSKIOLDSGATAN 1
205 06 MALMOE
Schweden

Auf der Karte ansehen

Region
Södra Sverige Sydsverige Skåne län
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 203 852,16
Mein Booklet 0 0