Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Optimize risk prediction after myocardial infarction through artificial intelligence and multidimensional evaluation

Opis projektu

Obliczeniowe biomarkery ryzyka zawału mięśnia sercowego

Zawał mięśnia sercowego jest główną przyczyną zgonów na całym świecie, ale obecne narzędzia do przewidywania ryzyka niedokrwienia i krwawienia po terapii mają ograniczoną precyzję. Finansowany przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projekt ORACLE ma na celu poprawę przewidywania ryzyka poprzez wykorzystanie wielowymiarowych danych z urządzeń do noszenia, biomarkerów i obrazowania nieinwazyjnego. Koncepcja opiera się na zidentyfikowaniu nowych obliczeniowych biomarkerów ryzyka dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy danych z dużej kohorty pacjentów po zawale serca. Oczekuje się, że projekt wygeneruje klinicznie sterowane algorytmy sztucznej inteligencji i zintegruje je z praktyką, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji dotyczących leczenia.

Cel

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.

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: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2023-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

FUNDACION PARA LA INVESTIGACION DE MALAGA EN BIOMEDICINA Y SALUD
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

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

Zobacz na mapie

Region
Sur Andalucía Málaga
Rodzaj działalności
Research Organisations
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 405 894,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0