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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Continuous stratification for improved prevention, treatment, and rehabilitation of stroke patients using digital twins and AI

Descripción del proyecto

Estratificación continua basada en inteligencia artificial para pacientes afectados por un ictus

La estratificación de pacientes que han sufrido un ictus se basa en algoritmos avanzados de aprendizaje automático entrenados con grandes conjuntos de datos. Sin embargo, estos modelos solo consideran algunos de los múltiples y heterogéneos datos de un paciente, y la estratificación se realiza de forma intermitente. En el proyecto STRATIF-AI, financiado con fondos europeos, se empleará la estratificación continua con la nueva plataforma STRATIF-AI. Los datos de los pacientes se almacenan en su propia bóveda de datos personal, actualizada continuamente en su sistema gemelo digital. Esta arquitectura híbrida combina modelos mecanicistas con aprendizaje automático y bioinformática para simular respuestas de cambio específicas de cada paciente y observar los cambios en varios niveles, desde segundos hasta años. En el proyecto se utilizará tecnología avanzada para conectar aplicaciones y seguir el itinerario de un paciente que ha sufrido un ictus, desde la prevención hasta la rehabilitación.

Objetivo

State-of-the-art stratification today is based on machine-learning (ML) algorithms, trained on large cohort data. This has two main limitations: a) such ML-models cannot use all the variety of different data that is generated about a patient, b) stratification is thus only done intermittently, implying out-dated and sub-optimal care decisions. To remedy this, we herein present a new concept and technology - continuous stratification, using our new STRATIF-AI platform. In continuous stratification, all data generated about a patient is cumulatively stored in a Personal Data Vault, controlled by the patient. These personal data continuously updates our world-unique digital twins. The unique potential with our twins comes from the hybrid architecture, combining mechanistic, multi-scale, and multi-organ models with ML and bioinformatics. This allows us to simulate patient-specific responses to changes in diet, exercise, and certain medications, and see changes on both an intracellular, organ, and whole-body level, ranging from seconds to years. We also combine semantic harmonization with federated learning to securely re-train the various sub-models, when new data become available in one of the cohort databases. In this project, we will for the first time use this cutting-edge technology to connect a series of apps that together covers an entire patient journey. Using 6 new clinical studies, involving 8 new partner hospitals, we will both refine and validate the models, and demonstrate how the same digital twin can follow a patient across different apps, covering all phases of stroke: from prevention, to acute treatment, and rehabilitation. Our scalable platform for continuous stratification forms the foundation for a new interconnected and patient-centric healthcare system.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

LINKOPINGS UNIVERSITET
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 058 125,00
Dirección
CAMPUS VALLA
581 83 Linkoping
Suecia

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Región
Östra Sverige Östra Mellansverige Östergötlands län
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 058 125,00

Participantes (12)

Socios (2)

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