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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial intelligence-based Parkinson’s disease risk assessment and prognosis

Description du projet

L’IA fait progresser le diagnostic de la maladie de Parkinson

La maladie de Parkinson (MP) se caractérise par la perte progressive des cellules cérébrales productrices de dopamine, entraînant divers symptômes moteurs et non moteurs. La MP passe souvent inaperçue ou est mal diagnostiquée, car ses signes précoces sont subtils et communs à d’autres maladies, tandis que le choix du traitement optimal est généralement un processus long, entraînant souvent des souffrances inutiles. Financé par le programme Horizon Europe, le projet AI-PROGNOSIS vise à faire progresser le diagnostic et le traitement de la maladie de Parkinson en exploitant la puissance de l’IA. Le consortium concevra des modèles prédictifs du risque et du pronostic de la MP sur la base de données sanitaires et génétiques approfondies et les combinera avec des biomarqueurs spécifiques mesurés dans la vie de tous les jours. Le projet aboutira à la création d’une boîte à outils de santé numérique offrant aux personnes touchées par la maladie de Parkinson et aux professionnels de la santé des informations précieuses pour une gestion éclairée des soins.

Objectif

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.

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.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.

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-STAYHLTH-01-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.

€ 555 000,00
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.

€ 555 000,00

Participants (15)

Partenaires (2)

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