Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

AI-based long-term health risk evaluation for driving behaviour change strategies in children and youth

Descrizione del progetto

Modelli di previsione dei rischi per la salute dei giovani basati sull’intelligenza artificiale

L’obesità e la mancanza di forma fisica sono fattori di rischio per diverse malattie non trasmissibili. Numerose di queste patologie sono caratterizzate da precursori precoci che si manifestano in giovane età, periodo in cui sono molto diffusi stili di vita non salutari. Il progetto SmartCHANGE, finanziato dall’UE, si propone di sviluppare modelli di previsione del rischio a lungo termine associato all’insorgenza di malattie cardiovascolari e metaboliche in individui di età compresa tra i 5 e i 19 anni. Il progetto impiegherà 15 serie di dati contenenti informazioni sul comportamento, sui livelli di forma fisica, sui biomarcatori e su effettivi casi di malattie non trasmissibili in diversi gruppi di età. I metodi di apprendimento automatico consentiranno di realizzare un’accurata previsione del rischio, mentre le tecniche di apprendimento federato garantiranno la privacy dei dati. Le tecniche concepite saranno utilizzate per progettare due applicazioni, una destinata agli operatori sanitari e una ai cittadini, che verranno testate in contesti sanitari pertinenti.

Obiettivo

Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death and healthcare expense. Common risk factors for many of them are obesity and low physical fitness resulting from an unhealthy lifestyle. Targeting children and youth for lifestyle interventions has been suggested because (1) early precursors of most NCDs are already present at this age, (2) childhood and adolescence are critical periods for the acquisition of healthy lifestyle habits, and (3) unhealthy lifestyle in this age group is prevalent.

We propose to develop long-term risk-prediction models for cardiovascular and metabolic disease for people aged 5–19. We have already identified 15 datasets with data on behaviour, fitness, biomarkers and actual NCDs spanning various ages. We will develop machine-learning methods that can train models on such heterogeneous datasets, enabling the prediction of risk for people of various ages for whom different data is available. We will employ federated learning for data privacy, carefully curate and balance the data to ensure it is bias-free and representative of the target group, and employ methods for explanation and visualisation of the data, models and predictions. Participatory design involving explanation of the AI will be used to design two applications: one for health professionals and the other for citizens. Both will show the risks broken down by risk factors, and the recommended behaviour changes to reduce them, in a manner appropriate for each user group. The developed solution will be validated in a large proof-of-concept study in four countries involving different health settings (family, school, primary care, integrated care …).

To facilitate practical use of the developed solution, we will prepare recommendations for their implementation, and a realistic exploitation plan. These activities will be supported by dissemination and communication activities specifically tailored to the target groups (e.g. involving science museums).

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two-stage

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

INSTITUT JOZEF STEFAN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 717 255,00
Indirizzo
Jamova 39
1000 Ljubljana
Slovenia

Mostra sulla mappa

Regione
Slovenija Zahodna Slovenija Osrednjeslovenska
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 717 255,00

Partecipanti (11)

Partner (2)

Il mio fascicolo 0 0