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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Continuous stratification for improved prevention, treatment, and rehabilitation of stroke patients using digital twins and AI

Description du projet

Stratification continue, basée sur l’IA, des patients victimes d’un accident vasculaire cérébral

La stratification des patients victimes d’un AVC repose actuellement sur des algorithmes avancés d’apprentissage automatique formés sur d’énormes quantités de données. Cependant, ces modèles ne peuvent prendre en compte qu’une partie des données diverses et variées concernant un patient, et la stratification n’est effectuée que de manière intermittente. Le projet STRATIF-AI, financé par l’UE, procède à une stratification continue avec la nouvelle plateforme STRATIF-AI. Les données du patient sont stockées dans son propre coffre-fort personnel, perpétuellement mis à jour dans son système de jumeau numérique. Cette architecture hybride associe des modèles mécanistes à l’apprentissage automatique et à la bio-informatique pour simuler les réactions aux changements propres au patient et observer les changements à différents niveaux, allant de quelques secondes à plusieurs années. Le projet fait appel à une technologie de pointe pour connecter des applications et suivre le parcours d’un patient victime d’un AVC, de la prévention à la rééducation.

Objectif

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.

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.

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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-TOOL-12-two-stage

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

LINKOPINGS UNIVERSITET
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.

€ 1 058 125,00
Adresse
CAMPUS VALLA
581 83 Linkoping
Suède

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Région
Östra Sverige Östra Mellansverige Östergötlands län
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.

€ 1 058 125,00

Participants (12)

Partenaires (2)

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