Projektbeschreibung
Pionierarbeit bei der Überwachung der psychischen Gesundheit von Brustkrebspatientinnen
Brustkrebs fordert über den körperlichen Kampf hinaus auch einen emotionalen Tribut. Da eine von drei Frauen neben ihrer Diagnose auch mit psychischen Problemen zu kämpfen hat, verschlechtert sich die Lebensqualität weiter. Das Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten EU-finanzierten Projekts MATER besteht darin, Symptomnetzwerke und stimmliche Biomarker zu vereinen, um die Erkennung und Überwachung der psychischen Gesundheit von Brustkrebspatientinnen zu revolutionieren. Innerhalb des Projekts wird erkundet, ob Symptomnetzwerke die komplexen Zusammenhänge zwischen Depression, Fatigue und verminderter Lebensqualität erklären können. Außerdem wird untersucht, wie stimmliche Biomarker aus im realen Leben aufgezeichneten Aufnahmen gewonnen werden können, um die Symptomüberwachung bequem von zu Hause aus zu optimieren. Angetrieben vom Wissen rund um digitale Gesundheit und stimmliche Biomarker soll durch die Arbeit von MATER nicht nur ein besseres Wohlbefinden der Patientinnen, sondern auch ein solider Sprung in der Forschung realisiert werden.
Ziel
One over three women with breast cancer will develop mental health issues, adding the burden of a deterioration of their quality of life to the management of cancer itself.
The objective of the MATER project is to improve the detection and monitoring of mental health in women with breast cancer by leveraging symptom networks and vocal biomarkers. The project addresses three research questions. We first hypothesize that the use of symptom networks will allow a better understanding of the links between depressive symptoms, fatigue and a decreased quality of life, and identify the most important symptoms in the deterioration of the mental health of these women.
We also assume that automatically estimating these symptoms using voice descriptors extracted from real-life recordings and machine learning pipelines will make it easier to monitor them in the patients' homes. Finally, we hypothesize that the use of a Bayesian network algorithm combining the symptom network and the voice-based symptom estimations will allow a more accurate joint estimation of these symptoms - and thus improve the identification and monitoring of mental health-related symptoms in women with breast cancer.
The interdisciplinary MATER project is based on Colive Voice, a unique dataset of clinical and voice data and leverages both the complementary host's and supervisor's extensive experience in digital and personalized health and the applicant's knowledge of vocal biomarker design and machine learning, mental disorder semiology, and Bayesian networks. This project will allow the applicant to improve his skills in voice signal processing, precision health (in particular in oncology), but also in scientific project management and in research valorization, creating an international network and elevating his profile to such levels as to accelerate his access to high-level academic positions.
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. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordinator
1445 Strassen
Luxemburg