Opis projektu
Uczenie maszynowe z myślą o obiektywnej i szybkiej diagnostyce choroby afektywnej dwubiegunowej
Dzięki postępom w psychiatrii i psychologii pacjenci z wcześniej nierozpoznanymi lub błędnie zdiagnozowanymi zaburzeniami mogą obecnie liczyć na dokładniejszą diagnozę i skuteczniejsze leczenie. Jednak choroba afektywna dwubiegunowa, która wpływa na jakość życia pacjenta i dotyka 3 % populacji, stanowi trudne zadanie dla psychiatrów, gdyż wymaga od nich postawienia obiektywnej i dokładnej diagnozy w krótkim czasie. Z tego względu celem wspieranego w ramach programu działań „Maria Skłodowska-Curie” projektu AI-DIAGNOSE jest opracowanie szybkiego, zautomatyzowanego narzędzia wykorzystującego uczenie maszynowe do rozpoznawania choroby afektywnej dwubiegunowej i objawów psychotycznych na podstawie analizy biomarkerów audiowizualnych u pacjentów. Narzędzie będzie miało za zadanie identyfikować wzorce oczu i mowy wskazujące na objawy choroby afektywnej dwubiegunowej lub psychozy, zwiększając dokładność i skuteczność diagnostyki.
Cel
Bipolar disorder (BD) is a chronic and debilitating mental disorder, that affects 2-3% of the population. It impacts quality of life, cognition, and is a leading cause of suicide and all-cause mortalities. Most patients are taken into clinical care during acute episodes, which puts the burden on psychiatrists to make fast, yet accurate diagnostic decisions. However, unlike most medical conditions, psychiatric diagnoses are subjective. This paired with the complexity of its clinical presentation, BD is the most misdiagnosed and underdiagnosed psychiatric condition. More objective scales used in research lack clinical application, due to time constraints and high burden on the patient. AI-DIAGNOSE wants to disrupt the state of the art of BD diagnosis through a completely novel approach: developing an automatized and fast tool for objective detection of BD and psychotic symptoms based on physiological audiovisual biomarkers and machine learning (ML). The timing of the project is supported through recent evidence, from the host, the applicant, and others, showing that speech and eye movement are promising physiological biomarkers. In a pilot study, I found that ML algorithms based on speech patterns could predict the presence of psychiatric diagnosis, and differentiate patients with and without psychosis. Eyetracking datasets provide insights regarding information processing patterns, and have shown potential as diagnostic biomarkers. Although eye movement and speech patterns are promising biomarkers as they can be acquired fast and without putting high burden on the patient, they have not been combined yet for psychiatric diagnostic purposes. The project will be the first to develop such a multi-modal ML diagnostic tool for BD and psychosis in BD. We will test its accuracy against the research gold standard in the field within a large patient cohort (140 patients, 70 controls). If successful, this will a major step towards precision medicine within BD and psychiatry
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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordynator
08007 Barcelona
Hiszpania