Descripción del proyecto
La inteligencia artificial mejora el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson
La enfermedad de Parkinson (EP) se caracteriza por la pérdida progresiva de neuronas productoras de dopamina, lo que da lugar a diferentes síntomas motores y no motores. La EP suele pasarse por alto o diagnosticarse erróneamente, ya que los primeros signos son sutiles y comunes a otras enfermedades, mientras que la selección del tratamiento óptimo suele ser un proceso largo, que provoca un sufrimiento innecesario. El objetivo del proyecto AI-PROGNOSIS, financiado por el programa Horizonte Europa, es mejorar el diagnóstico y la atención de la EP aprovechando el poder de la inteligencia artificial. El consorcio del proyecto desarrollará modelos predictivos del riesgo y el pronóstico de la EP basados en datos sanitarios y genéticos exhaustivos y, a continuación, los combinará con biomarcadores específicos medidos durante la vida normal. El trabajo del proyecto posibilitará la creación de un conjunto de herramientas de salud digital, que ofrecerá a las personas con EP y a los profesionales sanitarios información valiosa para la gestión informada de la salud.
Objetivo
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.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two-stage
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaRégimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
546 36 THESSALONIKI
Grecia
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Participantes (15)
3001 Leuven
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
1253 Luxembourg
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15232 ATHINA
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751 05 Uppsala
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65205 Wiesbaden
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31052 Toulouse Cedex 3
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1495-688 Cruz Quebrada Lisboa
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57001 Thermi Thessaloniki
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86633 Neuburg An Der Donau
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3000 Leuven
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1000 Bruxelles / Brussel
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01069 Dresden
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1006 Riga
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2371 AGIOS DOMETIOS
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28002 Madrid
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Socios (2)
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
WC2R 2LS London
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
OX1 2JD Oxford
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