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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Optimize risk prediction after myocardial infarction through artificial intelligence and multidimensional evaluation

Descripción del proyecto

Biomarcadores computacionales del riesgo de infarto de miocardio

El infarto de miocardio (IM) es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, pero las herramientas actuales de predicción de los riesgos isquémico y hemorrágico tras el tratamiento adolecen de una precisión limitada. El equipo del proyecto ORACLE, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende mejorar la predicción del riesgo utilizando datos multidimensionales procedentes de dispositivos ponibles, biomarcadores y obtención atraumática de imágenes. La idea es identificar nuevos biomarcadores computacionales de riesgo utilizando la inteligencia artificial (IA) para analizar los datos de una gran cohorte de pacientes con IM. Se espera que en el proyecto se generen algoritmos de IA guiados clínicamente que se integrarán en la práctica para tomar decisiones terapéuticas con conocimiento de causa.

Objetivo

Myocardial infarction (MI) is a leading cause of death worldwide. After MI, long-term antithrombotic therapy is crucial to prevent recurrent events, but increases bleeding, that also impacts morbidity and mortality. Giving these competing risks prediction tools to forecast ischemic and bleeding are of paramount importance to inform clinical decisions, but their current precision is limited. Improve events prediction, by discovering novel and innovative markers of risk would have a tremendous impact on therapeutic decisions and patients outcome. I hypothesize that using innovative multidimensional information from wearable devices, biomarkers, behavioral patterns and non-invasive imaging, integrated through artificial intelligence computation, we may discover novel computational biomarkers of risk and improve current standards of risk prediction. In this project, I will enroll a large cohort of MI patients, whereby prospective collection of consolidated and innovative potential risk predictors will take place, in order to generate a comprehensive and multidimensional dataset. I will collect data from state-of-the-art non-invasive imaging, blood biomarkers, wearable medical devices of continuous heart electrical activity, sweat, mobility and behavioral patterns to create a large physiological time series allowing patients deep phenotyping. We will therefore analyze data leveraging artificial intelligence computation to find relevant associations with clinical outcomes, and compare new algorithms with current risk prediction tools. This research will increase our knowledge on bleeding and ischemic risk factors, enabling enhanced capability predictions models. In the near future, we hypothesize that our clinically-guided Artificial Intelligence algorithm might be integrated in clinical practice, helping clinicians to inform treatment decisions, patients to better understand their risk profile, finally setting a common ground for shared patient/physician decisions.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

FUNDACION PARA LA INVESTIGACION DE MALAGA EN BIOMEDICINA Y SALUD
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 405 894,00
Dirección
CALLE SEVERO OCHOA 35, PARQUE TECNOLOGICO DE ANDALUCIA
29590 MALAGA
España

Ver en el mapa

Región
Sur Andalucía Málaga
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 405 894,00

Beneficiarios (1)

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