Descripción del proyecto
Una metodología innovadora basada en datos para mejorar los resultados del tratamiento neoplásico
Los pacientes con cáncer suelen tener que tomar decisiones difíciles basadas en los perfiles de riesgo de sus opciones de tratamiento, que afectan a la calidad de vida y a la supervivencia. Es necesario obtener y comprender rápidamente una gran cantidad de información compleja. Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones (DST, por sus siglas en inglés) basadas en datos pueden ayudar a los pacientes en la toma de decisiones y mejorar la atención personalizada y los resultados sanitarios. El equipo del proyecto 4D PICTURE, financiado con fondos europeos, continuará con el desarrollo de la metodología Metro Mapping para rediseñar los planes asistenciales, incluidas las novedosas DST. Los algoritmos innovadores y los modelos basados en inteligencia artificial, que incorporan las experiencias y preferencias de los pacientes, facilitarán la toma de decisiones sobre el tratamiento. El objetivo es desarrollar DST basadas en datos para pacientes con cáncer de mama, cáncer de próstata y melanoma. Las novedosas DST se someterán a evaluaciones para garantizar su capacidad de abordar cuestiones médicas, sociales y éticas.
Objetivo
Patients with cancer often have to make complex decisions about treatment, with the options varying in risk profiles and effects on survival and quality of life. Data-driven decision-support tools (DSTs) have the potential to empower patients, support personalized care, improve health outcomes, and promote health equity (optimal decisions also for underserved groups). However, DSTs currently seldom consider quality of life or individual preferences, and their use in clinical practice remains limited.
To address these challenges, the 4D PICTURE consortium will further develop a promising methodology, MetroMapping, to redesign care paths that include novel DSTs. We will better predict treatment outcomes by developing innovative algorithms and incorporating patient experiences, values and preferences, using AI-based models. In co-creation with patients and other stakeholders, we will develop data-driven DSTs for patients with breast cancer, prostate cancer and melanoma. We will evaluate these DSTs as part of MetroMapping as well as stand-alone, to ensure their sustainability as well as addressing social and ethical issues. We will explore the generalizability of MetroMapping and the DSTs to other types of cancer and across other EU member states.
Improved care paths integrating comprehensive DSTs will empower patients, their significant others and health care providers in decision making, and strengthen care at the system level by improving resilience and efficiency.
Whereas the 4D PICTURE consortium includes leaders in modelling, AI, decision making, citizen science, service design, ethics, risk communication, and policy making, this project will impact clinical practice and science across Europe and beyond.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicaoncologíacáncer de próstata
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificial
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.2.1 - Health Main Programme
- HORIZON.2.1.6 - Health Care Systems
Régimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
3015 GD Rotterdam
Países Bajos