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
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinatore
2333 ZA Leiden
Paesi Bassi
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Partecipanti (19)
Partecipazione conclusa
91054 Erlangen
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17177 Stockholm
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28046 MADRID
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
28003 Madrid
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28040 Madrid
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28006 Madrid
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
28007 Madrid
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
28046 Madrid
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1056 AA AMSTERDAM
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111 24 Stockholm
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
2628 CN Delft
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79111 FREIBURG
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16816 Neuruppin
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28039 Madrid
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
115 27 Athina
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1101CT Amsterdam
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3015 GD Rotterdam
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91054 Erlangen
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35037 Marburg
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Partner (4)
Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
NE1 7RU Newcastle Upon Tyne
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
NE4 6DB NEWCASTLE UPON TYNE
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
1085 Budapest
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Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
M13 9PL Manchester
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