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

Digital Twinning for Personalized Atrial Fibrillation Care

Opis projektu

Cyfrowe bliźniaki wspomagają leczenie migotania przedsionków

Migotanie przedsionków (AF) jest powszechną chorobą serca charakteryzującą się nieregularnym rytmem serca, dotykającą miliony ludzi na całym świecie. Obecne strategie leczenia, w szczególności terapia ablacji cewnikowej, stoją przed wyzwaniami wynikającymi ze złożonej natury indywidualnej dynamiki serca. Brak precyzyjnych, specyficznych dla pacjenta modeli często prowadzi do nieoptymalnych wyników i zwiększonych kosztów opieki zdrowotnej. Przy wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie” projekt TwinCare-AF opracuje innowacyjne metodologie dokładnego modelowania i planowania terapii, wykorzystując do tego zaawansowane uczenie maszynowe i integrację danych w czasie rzeczywistym. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego te cyfrowe bliźniaki mają na celu określanie stanu repliki serca pacjenta w czasie rzeczywistym, aby pomóc w podejmowaniu decyzji medycznych. Odporne metody weryfikacji i walidacji zapewniają niezawodność, a testy in vivo potwierdzają przewidywania.

Cel

The goal of the TwinCare-AF project is to develop innovative core methodologies for accurate and real-time calibration of cardiovascular electrophysiological models and to support medical decisions in the context of atrial fibrillation and catheter ablation therapy planning. The proposed approach will focus on the generation of digital twins of patient hearts, calibrated through robust and efficient machine learning techniques, and able to replicate measured clinical data, such as electrocardiogram and electrogram recordings. Specifically, physics-informed and/or deep-learning techniques will be extended and implemented within the context of anatomically-accurate and biophysically-detailed cardiac electrophysiology, to accelerate the solution of classical forward electrophysiological model, and to solve inverse problems for identifying patient-specific physical and tissue properties of the heart. Additionally, a robust methodology for verification, validation, and uncertainty quantification will be adopted to showcase the agreement between model predictions and empirical observations, and to provide reliable estimates of confidence in the model predictions. The developed approach will be used to predict atrial fibrillation progression and determine potential ablation sets for individual patients. The predictions of the developed model will undergo testing through in vivo intraoperative clinical measurements. To enhance easy flow, robust analysis, and interpretation of patient-specific data, the novel real-time mathematical workflow for atrial fibrillation simulations will be integrated into a clinically viable platform. These tasks will leverage leading-edge mathematical methodologies, improve the observation-to-diagnosis clinical process by efficiently handling patient-specific data, and support therapy planning, ultimately enabling a scalable translation to large population cohorts.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

MEDIZINISCHE UNIVERSITAT GRAZ
Wkład UE netto
€ 183 600,96
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)