Projektbeschreibung
KI bringt Parkinson-Diagnose voran
Die Parkinson-Krankheit ist durch den fortschreitenden Verlust der Dopamin produzierenden Gehirnzellen gekennzeichnet, was zu verschiedenen motorischen und nicht-motorischen Symptomen führt. Parkinson wird häufig übersehen oder falsch diagnostiziert, da frühe Anzeichen unauffällig sind und mit anderen Erkrankungen übereinstimmen, während die Auswahl der optimalen Behandlung in der Regel ein langwieriger Prozess ist, der zu unnötigem Leiden führt. Ziel des vom Programm Horizont Europa finanzierten Projekts AI-PROGNOSIS ist es, die Diagnose und Behandlung von Parkinson durch die Nutzung von KI zu verbessern. Das Konsortium wird Vorhersagemodelle für das Parkinson-Risiko und die Prognose entwickeln, die auf detaillierten Gesundheits- und Gendaten beruhen, und diese mit spezifischen, im Alltag gemessenen Biomarkern kombinieren. Die Projektarbeit wird zur Erstellung eines digitalen Gesundheitsinstrumentariums führen, das von Parkinson betroffenen Personen und Fachleuten des Gesundheitswesens wertvolle Erkenntnisse für ein informiertes Gesundheitsmanagement bietet.
Ziel
Parkinson’s disease (PD) is the most common neurodegenerative movement disorder, with a multifactorial aetiology, heterogeneous manifestation of motor and non-motor symptoms, and no cure. PD is often missed or misdiagnosed, as early symptoms are subtle and common with other diseases, allowing for considerable damage to occur before treatment. Moreover, selecting the optimal medication regimen is usually a lengthy, “trial and error” process, leading to critical, costly non-adherence. Following a trustworthy and inclusive approach to AI development and based on multidisciplinary expertise and broad stakeholder engagement, AI-PROGNOSIS aims to advance PD diagnosis and care by: 1) developing novel, predictive AI models for personalised PD risk assessment and prognosis (in terms of time to higher disability transition and response to medication) based on multi-source patient records and databases, including in-depth health, phenotypic and genetic data, 2) implementing a system of biomarkers informing the AI models by tracking key risk/progression markers in daily living, and ultimately 3) translating the models and digital biomarkers into a validated, privacy-aware AI-driven toolkit, supporting healthcare professionals (HCPs) in disease screening, monitoring and treatment optimization via quantitative, explainable evidence, and empowering individuals with/without PD with tailored insights for informed health management.
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. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
- Medizin- und GesundheitswissenschaftenGesundheitswissenschaftenpersonalisierte Medizin
- Medizin- und GesundheitswissenschaftenGrundlagenmedizinNeurologieParkinson
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
- Technik und TechnologieMedizintechniktragbare Medizintechnik
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two-stage
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HORIZON-RIA -Koordinator
546 36 THESSALONIKI
Griechenland