Description du projet
Des outils d’IA pour la stratification des risques d’insuffisance cardiaque
L’insuffisance cardiaque est un syndrome clinique à multiples facettes qui touche plus de 15 millions de personnes en Europe. Elle est étroitement liée à une diminution de la qualité de vie des patients et à des dépenses de santé considérables. Des outils d’IA novateurs sont susceptibles d’accélérer la mise en œuvre d’approches préventives et thérapeutiques. Le projet STRATIFYHF, financé par l’UE, développera, validera et mettra en œuvre un système d’aide à la décision basé sur l’IA par le biais d’un serveur et d’une application mobile. Ce système servira à la stratification des risques, à la détection précoce et à l’évaluation de la progression de la maladie, en répondant efficacement aux exigences cliniques des établissements de soins primaires et secondaires. En fusionnant les informations démographiques et cliniques propres au patient grâce à des technologies de pointe, le système utilisera des techniques avancées d’apprentissage automatique et de modélisation informatique pour concevoir des instruments alimentés par l’IA en vue d’une stratification précise des risques et d’un pronostic exact.
Objectif
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.
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.
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Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
34000 Kragujevac
Serbie
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.