Description du projet
Un suivi pionnier de la santé mentale des patientes atteintes d’un cancer du sein
Le cancer du sein a des conséquences émotionnelles qui vont au-delà de la lutte physique. Une femme sur trois étant confrontée à des problèmes de santé mentale en plus de son diagnostic, sa qualité de vie se détériore encore davantage. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MATER, financé par l’UE, associe des réseaux de symptômes et des biomarqueurs vocaux pour révolutionner la détection et le suivi de la santé mentale chez les patientes atteintes d’un cancer du sein. Le projet vise à déterminer si les réseaux de symptômes mettent en lumière les liens complexes entre la dépression, la fatigue et la diminution de la qualité de vie. Il examine également la manière dont les biomarqueurs vocaux peuvent être recueillis à partir d’enregistrements de la vie réelle afin de rationaliser la surveillance des symptômes depuis le confort du domicile des patientes. S’appuyant sur les connaissances en matière de santé numérique et les biomarqueurs vocaux, MATER promet non seulement d’améliorer le bien-être des patientes, mais aussi de faire faire un bond en avant à la recherche.
Objectif
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.
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. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
1445 Strassen
Luxembourg