Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Enabling Decentralised Digital Twin Era in existing Research Infrastructures for Predictive, Preventive, Personalised, and Participatory Health

Descrizione del progetto

Potenziare le infrastrutture di ricerca sanitaria con un ecosistema di gemelli digitali decentralizzati

Le infrastrutture di ricerca europee nel settore sanitario non sfruttano tutte le proprie potenzialità a causa della carenza di fondi, della frammentazione e della complessità della gestione dei dati. Per affrontare questo problema, il progetto DTRIP4H, finanziato dall’UE, si propone di sviluppare un ecosistema decentralizzato di gemelli digitali che consenta a gruppi di ricerca, soggetti innovatori e PMI di ideare applicazioni che affrontino sfide scientifiche specifiche. Il progetto coniugherà tecnologie come l’apprendimento federato, l’IA generativa e la realtà virtuale per creare l’ambiente del gemello digitale, superando al contempo le questioni legate all’armonizzazione dei dati, all’accesso equo e alla protezione della privacy. Come prova di concetto, svilupperà anche diversi casi d’uso tematici relativi alla salute, dedicati ad argomenti come il trattamento del cancro, lo sviluppo di farmaci, l’esposoma ambientale umano, gli esiti della schizofrenia e la medicina personalizzata.

Obiettivo

In the face of a rapidly advancing digital healthcare terrain, the DTRIP4H project emerges as a momentous effort to revolutionize predictive, preventive, personalized, and participatory health paradigms within the EU. Amid significant incidence of chronic conditions and cancer, there is a pressing need for a proactive shift in health strategies. Yet, the full potential of European research infrastructures (RIs) is curtailed by investment deficits, fragmentation, and the intricacies of data management. Digital Twin (DT) technology introduces a new age of precision by enabling sophisticated simulations and analyses of intricate biological processes. In DTRIP4H, we start a new initiative in Europe “decentralized health digital twin ecosystem consisting of RIs”. Using DTs, we aim to resolve critical challenges around data harmonization, equitable access, and stringent privacy safeguards. Incorporating technologies such as federated learning, Generative AI, and Virtual Reality (VR), the project aspires to create a decentralized digital twin environment (DDTE). This will empower both internal and external RI users, such as researchers, innovators, and SMEs, to craft DT applications that address specific scientific challenges, utilizing a blend of real-world and synthetic data in compliance with regulatory frameworks, i.e. GDPR. We will develop 7 innovative proof of concept thematic health-related Use cases fulfilling the needs of scientists, SMEs, and industrial end users, particularly in health topics related to cancer treatment, drug development, human environmental exposome, precision treatment for schizophrenia and personalized medicine through Artificial Intelligence (AI), AR/VR empowered DTs utilizing DDTE, while adhering to FAIR data principles. DTRIP4H adopts a human-centric methodology to elevate research efficacy, narrow the skills gap, and align with the objectives of the European Research Area (ERA) and the Sustainable Development Goals (SDGs) by 2030.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA -

Coordinatore

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL
Contributo netto dell'UE
€ 551 250,00
Indirizzo
EHITAJATE TEE 5
12616 Tallinn
Estonia

Mostra sulla mappa

Regione
Eesti Eesti Põhja-Eesti
Tipo di attività
Istituti di istruzione secondaria o superiore
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (25)