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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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PERSONALIZED REHABILITATION VIA NOVEL AI PATIENT STRATIFICATION STRATEGIES

Description du projet

Technologie et méthodes d’IA pour la stratification des patients en rééducation

Fournir des soins de rééducation aux patients atteints de maladies chroniques, en particulier de maladies non transmissibles, peut s’avérer extrêmement complexe et exigeant. Le caractère hautement personnalisé de l’état de chaque patient limite fortement la fiabilité des outils de prévision et de la stratification des patients. En dépit des efforts déployés faisant appel aux mégadonnées, les ensembles de données existants engendrent souvent de nouveaux défis. Le projet PREPARE, financé par l’UE, entend relever ces défis en combinant des recherches cliniques, socio-comportementales et de santé publique innovantes, associées à des méthodes avancées d’IA et de science des données. Il fera en outre appel à des techniques d’apprentissage automatique sur des ensembles de données complètes et à grande échelle afin de stratifier les patients et d’identifier de nouvelles méthodes de prévision des résultats de la rééducation. À terme, le projet développera une plateforme pour présenter ses résultats et une feuille de route.

Objectif

PREPARE aims at advancing rehabilitation care for patients with chronic non-communicable diseases. As rehabilitation is a complex, multifaceted, and highly personal process, we currently lack reliable patient stratification and outcome prediction tools. While big data approaches provide a path forward, existing data sets pose numerous challenges. These challenges can be overcome by combining advances in clinical research, socio-behavioral and public health research, data science, and advanced statistical and AI learning methods.

We will apply machine learning techniques on our large-scale patient data sets including key sociodemographic, living conditions, and behavioral information to stratify patients based on expected outcomes. A subsequent analysis will consider all potential predictors for rehabilitation outcome. Baseline strata and modifiers will be used to develop a comprehensive model of each clinical situation to increase management quality, improve outcomes, and reduce costs.

As proof of principle we will develop a platform for sharing model results, exploiting the open-science EHDEN platform, and showcase the novel approach through pilot cases of nine pathologies which constitute the most dominant causes for rehabilitation worldwide: hand disorders, hip and knee prosthesis, intermittent claudication, lower limb loss, Parkinson’s disease/Parkinsonisms, scoliosis, spine disorders, temporo-mandibular articulation, and hypertension. We will also develop a certification roadmap.

PREPARE will result in innovative, robust, personalized, and validated data-driven computational prediction and stratification tools to support healthcare professionals and patients in selecting the optimal therapy strategy.

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. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ARISTOTELIO PANEPISTIMIO THESSALONIKIS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 942 500,00
Adresse
KEDEA BUILDING, TRITIS SEPTEMVRIOU, ARISTOTLE UNIVERSITY CAMPUS
546 36 THESSALONIKI
Grèce

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Région
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 942 500,00

Participants (15)

Partenaires (4)

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