A federated paradigm of real-world data sources utilization for the empowerment of diagnosis, prognosis and risk assessment of cardiovascular conditions

Informations projet

CVDLINK

N° de convention de subvention: 101137278

DOI

10.3030/101137278

Date de signature de la CE 7 Decembre 2023

Date de début 1 Janvier 2024

Date de fin 31 Decembre 2027

Financé au titre de

• Health

Coût total

€ 9 673 490,00

Contribution de l’UE

€ 9 673 490,00

Coordonné par

SOFTWARE IMAGINATION AND VISION SRL
Romania

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

CVDLINK public website

The project dedicated public website

Documents, reports (2)

CVDLINK raising awareness & dissemination plan

including project’s web-presence and communication kit (the plan will be internally updated on M24)

CVDLINK user requirements, gaps and challenges

report on user requirement, challenges, pathways, pain-points and initial definition of business processes.

Publications

Conference proceedings (1)

Enhancing Cardiac AI Explainability Through Ontology-Based Evaluation

Auteurs: Nikos Tsolakis, Christoniki Maga-Nteve, Stefanos Vrochidis, Nick Bassiliades, Georgios Meditskos
Publié dans: 2024 15th International Conference on Information, Intelligence, Systems & Applications (IISA), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/IISA62523.2024.10786663

Peer reviewed articles (2)

Predicting long-term risk of sudden cardiac death with automatic computer-interpretations of electrocardiogram

Auteurs: Minna Järvensivu-Koivunen, Antti Kallonen, Mark van Gils, Leo-Pekka Lyytikäinen, Juho Tynkkynen, Jussi Hernesniemi
Publié dans: Frontiers in Cardiovascular Medicine, Numéro 11, 2024, ISSN 2297-055X
Éditeur: Frontiers Media SA
DOI: 10.3389/FCVM.2024.1439069

Privacy-preserving multicenter differential protein abundance analysis with FedProt

Auteurs: Yuliya Burankova, Miriam Abele, Mohammad Bakhtiari, Christine von Toerne, Teresa K. Barth, Lisa Schweizer, Pieter Giesbertz, Johannes R. Schmidt, Stefan Kalkhof, Janina Müller-Deile, Peter A. van Veelen, Yassene Mohammed, Elke Hammer, Lis Arend, Klaudia Adamowicz, Tanja Laske, Anne Hartebrodt, Tobias Frisch, Chen Meng, Julian Matschinske, Julian Späth, Richard Röttger, Veit Schwämmle, Stefanie M. Hauck, Stefan F. Lichtenthaler, Axel Imhof, Matthias Mann, Christina Ludwig, Bernhard Kuster, Jan Baumbach, Olga Zolotareva
Publié dans: Nature Computational Science, Numéro 5, 2025, ISSN 2662-8457
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S43588-025-00832-7