Descripción del proyecto
Gemelos para predecir los resultados del tratamiento de la diabetes
La diabetes de tipo 2, que afecta a 1 de cada 10 adultos en todo el mundo, plantea un importante reto sanitario con resultados de tratamiento variables. A pesar de los avances en el tratamiento de los factores de riesgo, sigue siendo difícil predecir la eficacia del tratamiento en cada paciente. Esta laguna subraya la necesidad de contar con una medicina personalizada en el tratamiento de la diabetes. En este contexto, el equipo del proyecto dAIbetes, financiado con fondos europeos, construirá modelos de gemelos virtuales. Entrenados en diversos conjuntos de datos, al tiempo que preservan la privacidad del paciente, estos modelos pretenden predecir los resultados del tratamiento con una precisión sin precedentes. Mediante la integración de los datos de 800 000 pacientes de todo el mundo, el objetivo de dAIbetes es personalizar la gestión de las enfermedades y revolucionar la práctica clínica. En conjunto, el equipo pretende reducir los errores de predicción en un 10 % en comparación con los modelos basados en la población.
Objetivo
Virtual twins may be used as prognostic tools in precision medicine for personalised disease management. However, their training is a data hungry endeavour requiring big data to be integrated across diverse sources, which in turn is hampered by privacy legislation such as the General Data Protection Regulation. Privacy-enhancing computational techniques, like federated learning, have recently emerged and hold the promise of enabling the effective use of big data while safeguarding sensitive patient information. In dAIbetes, we build on this technology to develop a federated health data platform for clinical application of the first internationally trained federated virtual twin models. Our primary medical objective is personalised prediction of treatment outcomes in type 2 diabetes, which afflicts 1 in 10 adults worldwide and causes annual expenditures of ca. 893 billion EUR. While healthcare providers are becoming increasingly effective at targeting diabetes risk factors (e.g. diet or exercises), no guidelines as to the expected outcome for a given treatment for a specific patient exist. To address this urgent, yet unmet need, the federated dAIbetes technology will harmonise existing data of ca. 800,000 type 2 diabetes patients of 4 cohorts distributed across the globe, and learn prognostic virtual twin models. Those will be validated for their clinical relevance and applied in clinical practice through a dedicated software. We aim to demonstrate that our personalised predictions have a prediction error that is at least 10% lower than that of population average-based models. This federated virtual twin technology will enable personalised disease management and act as a blueprint for other complex diseases. Our consortium combines expertise in artificial intelligence, software development, privacy protection, cyber security, and diabetes and its treatment. Ultimately, we aim to resolve the antagonism of privacy and big data in cross-national diabetes research.
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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software
- ciencias médicas y de la salud medicina clínica endocrinología diabetes
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud nutrición
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
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.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.2.1 - Health
PROGRAMA PRINCIPAL
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HORIZON.2.1.5 - Tools, Technologies and Digital Solutions for Health and Care, including personalised medicine
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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.
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.
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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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) HORIZON-HLTH-2023-TOOL-05
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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.
20148 Hamburg
Alemania
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.