Description du projet
Des jumeaux pour prévoir les résultats du traitement du diabète
Le diabète de type 2, qui touche un adulte sur dix dans le monde, constitue un défi de taille pour les soins de santé, assorti de résultats thérapeutiques variables. Prévoir l’efficacité du traitement pour chaque patient n’est toujours pas possible, malgré les progrès réalisés dans le ciblage des facteurs de risque. Cette lacune souligne la nécessité d’une médecine personnalisée pour la gestion du diabète. Dans ce contexte, le projet dAIbetes, financé par l’UE, se propose d’élaborer des modèles de jumeaux virtuels. Entraînés sur divers ensembles de données tout en préservant la vie privée des patients, ces modèles sont destinés à anticiper les résultats des traitements avec une précision sans précédent. En intégrant les données de 800 000 patients répartis dans le monde, dAIbetes entend personnaliser la gestion de la maladie et révolutionner la pratique clinique. Globalement, il entend réduire les erreurs de prévision de 10 % par rapport aux modèles basés sur la population.
Objectif
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 6 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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information sécurité informatique protection des données
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données mégadonnées
- sciences médicales et de la santé médecine clinique endocrinologie diabète
- sciences médicales et de la santé sciences de la santé nutrition
- sciences médicales et de la santé sciences de la santé médecine personnalisée
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.2.1 - Health
PROGRAMME 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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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-HLTH-2023-TOOL-05
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
20148 Hamburg
Allemagne
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.