Projektbeschreibung
KI-Werkzeuge zur Risikostratifizierung bei Herzinsuffizienz
Herzinsuffizienz ist ein vielschichtiges klinisches Syndrom, von dem europaweit über 15 Millionen Menschen betroffen sind. Sie steht in engem Zusammenhang mit einer verminderten Lebensqualität der Betroffenen und erheblichen Gesundheitsausgaben. Folglich können bahnbrechende, mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Werkzeuge die Einleitung präventiver und therapeutischer Ansätze beschleunigen. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts STRATIFYHF wird ein KI-gestütztes Entscheidungshilfesystem mittels eines Servers und einer mobilen App entwickelt, validiert und implementiert. Dieses System wird der Risikostratifizierung, der Früherkennung und der Bewertung des Krankheitsverlaufs dienen sowie den klinischen Anforderungen sowohl der Primär- als auch der Sekundärversorgung gerecht werden. Durch die Zusammenführung patientenspezifischer demografischer und klinischer Informationen mithilfe modernster Technologien werden innerhalb des Systems fortgeschrittene Verfahren des maschinellen Lernens und der computergestützten Modellierung eingesetzt, um KI-gestützte Instrumente für eine präzise Risikostratifizierung und genaue Prognosen zu formulieren.
Ziel
Heart failure (HF) is a pandemic currently affecting up to 15 million people in Europe. It is a complex clinical syndrome presenting with impaired heart function and is associated with poor quality of life for patients and high healthcare costs. There is a high clinical demand for novel artificial intelligence (AI) tools which will facilitate risk stratification, early diagnosis, and disease progression assessment in HF. Such tools are essential to allow prompt initiation of evidence-based prevention and treatment strategies which will improve patient quality of life, reduce morbidity and mortality and the HF burden on healthcare.
STRATIFYHF aims to develop, validate and implement the first AI-based, decision support system (DSS) for risk stratification, early diagnosis, and disease progression assessment in HF to accommodate both primary and secondary care clinical needs. The DSS will integrate patient-specific demographic and clinical data using existing and novel technologies and establish AI-based tools for risk stratification and HF prediction using machine learning. Additionally, a mobile app will be developed to empower patients to better manage their condition, and health care professionals to make informed decision in selection of evidence-based HF prevention and treatment strategies.
Our multidisciplinary consortium, including three small-to-medium enterprises (SMEs) and two stakeholder organisations, will be guided by medical advice and regulatory and health technology experts to deliver the DSS as a medical class 2b device, reaching TRL 8 by the end of the project. STARTIFYHF will change the way in which HF is diagnosed today and thereby improve the quality and length of patients’ lives and lead to efficient and sustainable healthcare systems by reducing the number of HF-related hospital admissions and unnecessary referrals from primary to secondary care in Europe and beyond.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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- SozialwissenschaftenSoziologieDemografieSterblichkeit
- Medizin- und GesundheitswissenschaftenMedizinische BiotechnologieImplantate
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two-stage
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
34000 Kragujevac
Serbien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).