Opis projektu
Pionierskie monitorowanie zdrowia psychicznego pacjentek z rakiem piersi
Rak piersi to nie tylko fizyczna walka, zbiera również emocjonalne żniwo. Jeżeli wziąć pod uwagę, że jedna na trzy kobiety zmaga się z wyzwaniami związanymi ze zdrowiem psychicznym, przekłada się to na dalsze pogorszenie jakości ich życia. Dzięki wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie” finansowany ze środków UE projekt MATER łączy sieci objawów i biomarkery głosowe w celu zrewolucjonizowania wykrywania i monitorowania zdrowia psychicznego u pacjentek z rakiem piersi. Badania prowadzone w ramach projektu mają sprawdzić, czy sieci objawów naświetlają zawiłe powiązania między depresją, zmęczeniem i obniżoną jakością życia. Zespół przygląda się też, w jaki sposób biomarkery głosowe mogą być zbierane z rzeczywistych nagrań w celu usprawnienia monitorowania objawów w zaciszu domowym pacjentów. Dzięki wykorzystaniu cyfrowej wiedzy zdrowotnej i biomarkerów głosowych projekt MATER stanowi obietnicę nie tylko poprawy samopoczucia pacjentów, ale także ogromnego postępu w badaniach.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
1445 Strassen
Luksemburg