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Stratification of Patients using advanced Integrative modeling of Data Routinely acquired for diagnosing Rheumatic complaints

Descrizione del progetto

Stratificazione dei pazienti con sintomi muscoloscheletrici mediante una modellizzazione avanzata dei dati integrativi

La stratificazione precoce della malattia è importante per garantire un’assistenza adeguata ai pazienti con sintomi muscoloscheletrici. Il progetto SPIDeRR, finanziato dall’UE, mira a semplificare la diagnosi precoce delle malattie reumatiche. L’approccio innovativo consentirà di individuare gruppi di malattie tra pazienti con sintomi simili, integrando tutte le dimensioni dei dati rilevanti provenienti da ogni livello sanitario. L’applicazione di tecniche di apprendimento automatico dal campo omico ai dati clinici dei pazienti porterà a nuovi canali per la scienza traslazionale. L’obiettivo del progetto è quello di fornire tre modelli clinici: un sistema di controllo dei sintomi per i pazienti; uno strumento di supporto per gli operatori sanitari, che conduca a ulteriori esami e rinvii; una rete di confronto tra pazienti per ottimizzare i gruppi diagnostici e le decisioni terapeutiche.

Obiettivo

Globally 1.Globally 1.71 billion people have musculoskeletal symptoms, the leading contributor to disability. Early disease stratification is important to ensure appropriate care (most suited healthcare provider and best treatment choice). Currently the patient journey to diagnosis and effective treatment is long and inefficient, resulting in persistent disease burden and economical loss. This is due to insufficiently understood relations disease causes and similarities in symptoms between diseases, insufficiently distinguishing tests, trial and error approach in initial treatment.

SPIDeRR aims to disentangle the real-life complexity of early diagnosis of rheumatic diseases by considering the complete web of factors influencing patients’ symptoms. SPIDeRR’s approach will go well beyond the state-of-the-art in the following ways:
- By identifying different disease groups, requiring different therapies, amongst patients with similar symptoms in contrast to the traditional approach aiming to only capture one disease early.
- By integrating all relevant data dimensions from every healthcare level (primary and secondary care and patients seeking advice online).
- By translating and applying machine learning techniques from the “omics” field to clinical patient data, which will result in new pipelines for translational data science

SPIDERR will deliver three clinical models
-a symptom checker for patients
-a decision support tool for (primary) care providers providing guiding additional examination and referral decisions
-a patient-patient similarity network to optimise diagnostic groups in rheumatology and support treatment decision

To achieve this we additionally deliver solutions for data integration and shared analyses though GDPR compliant digital research environment and federated learning pipelines.
Finally we will test the acceptability of the models through stakeholders studies and provide an implementation scene tailored to current healthcare in Europe.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ACADEMISCH ZIEKENHUIS LEIDEN
Contributo netto dell'UE
€ 1 386 438,75
Costo totale
€ 1 386 438,75

Partecipanti (19)

Partner (4)