Projektbeschreibung
Psoriasis-Arthritis digital bekämpfen
Etwa 0,5 % der Weltbevölkerung leidet an Psoriasis-Arthritis, einer chronischen und fortschreitenden entzündliche Erkrankung. Etwa ein Drittel der an Psoriasis Erkrankten entwickelt später Psoriasis-Arthritis. Die Mechanismen, die der Umwandlung in Psoriasis-Arthritis zugrunde liegen, sind nicht bekannt, was eine frühzeitige Diagnose und die Einleitung einer geeigneten Behandlung schwierig gestaltet. Psoriasis-Arthritis ist nach wie vor eine chronische Erkrankung, deren Behandlung darauf abzielt, eine Krankheitsremission zu erreichen. Bei den meisten Patientinnen und Patienten kommt es jedoch zu Verschlimmerungen der Krankheit. Das EU-finanzierte Projekt iPROLEPSIS zielt darauf ab, die Früherkennung von Symptomen zu verbessern und Diagnoseverzögerungen zu vermeiden. Es wird fortschrittliche KI-Technologie einsetzen, die auf Big Data aus mehreren Quellen angewandt wird, um die Patientendaten dynamisch zu erfassen und zu analysieren, woraus eine stärker auf die Erkrankten ausgerichtete Pflege gewährleistet und die Lebensqualität von Menschen mit Psoriasis-Arthritis verbessert wird.
Ziel
Psoriatic Arthritis (PsA) is a chronic, progressive, inflammatory disease affecting 1-2% of the general population, while manifesting in up to 30% of people with psoriasis (PsO). The transition from health to PsA is currently untraceable; diagnosis of early PsA is challenging even in PsO patients. Untimely diagnosis is common and contributes to early deterioration of quality of life, also increasing the burden of the multiple comorbidities associated with PsA. In this vein, iPROLEPSIS aspires to shed light upon the health-to-PsA transition with a comprehensive multiscale/multifactorial PsA model employing novel trustworthy AI-based analysis of multisource and heterogenous (i.a. in-depth health, environmental, genetic, behavioural) data, digital phenotyping of inflammatory symptoms with emphasis on tracking of motor manifestations using smart devices and wearables, novel optoacoustic imaging-based markers of PsA in the skin and joints, and investigation of the role of mast cells in the PsA transition, to identify key drivers of the disease and support personalized models for PsA risk/progression prediction and monitoring as well as associated inflammation detection and severity assessment. To ultimately advance PsA diagnosis and care, the models will be translated into a digital health ecosystem comprising dependable tools for supporting healthcare professionals in disease screening, monitoring and treatment via quantitative, explainable evidence, and empowering people with/at risk of PsA with tailored insights and preventive interventions based on actionable factors for educated health management. The project will steer its research and development efforts following a trustworthy framework for ethical, lawful, and robust AI, and a user-centered co-creation approach based on constant involvement of key stakeholders during the design, development, and testing of the digital health ecosystem, securing successful integration of the latter in the continuum of care.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
546 36 THESSALONIKI
Griechenland