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Early detection and management of SKIN-related negleCted tropical diseases using Artificial Intelligence in sub-saharan afRica (SkincAIr)

Projektbeschreibung

Smartphone-App zur Früherkennung von Hautkrankheiten in Afrika

Vernachlässigte tropische Hautkrankheiten stellen in Afrika südlich der Sahara eine große Belastung dar, da dort begrenzter Zugang zur Gesundheitsversorgung Diagnose und Behandlung verzögern kann. Diese Erkrankungen bleiben oft unentdeckt, wodurch die Folgen für die Gesundheit in ohnehin schon gefährdeten Gemeinschaften zusätzlich verschärft werden. In diesem Zusammenhang setzt das Team des EU-finanzierten Projekts SkincAIr mit einer KI-gestützten mobilen App direkt am Problem an, denn sie wird dem Gesundheitspersonal dabei helfen, vernachlässigte tropische Hautkrankheiten frühzeitig zu erkennen. Die App wird maschinelles Lernen zur Diagnose nutzen, die Nachverfolgung von Krankheiten in Echtzeit ermöglichen und bessere Reaktionen der öffentlichen Gesundheit unterstützen. SkincAIr wurde in fünf Ländern (Demokratische Republik Kongo, Äthiopien, Kenia, Nigeria und Senegal) erprobt und arbeitet anhand einer Kombination aus lokalem Wissen, ethischen Garantien und quelloffenem Design, um eine breite Wirkung, Skalierbarkeit und Anpassung an regionale und globale Strategien für digitale Gesundheit sicherzustellen.

Ziel

The SkincAIr project aims to develop an innovative AI-driven mobile application to support the early detection and of skin Neglected Tropical Diseases (skin NTDs) in Sub-Saharan Africa (SSA). NTDs significantly affect marginalized communities due to several factors, such as lack of trained healthcare staff and diagnostic tools. The project's objectives are: to improve the accuracy of Front-line Health Workers (FHW) of skin NTD identification, to create the largest public dataset of skin NTDs in the world (first in SSA), to reduce disease transmission through early diagnosis, to enhance real-time epidemiological surveillance, to enhance the knowledge of FHW, to develop novel AI models for skin disease monitoring, to ensure the digital solution is culturally tailored, to ensure compliance with clinical practices, ethical, legal aspects and participant rights, to ensure scalability and broad outreach of SkincAIr’s results, to advocate for greater awareness and policy support for NTDs
SkincAIr will equip FHW with an app capable of detecting skin NTDs using advanced machine learning techniques while preserving privacy through geolocation features. The app will facilitate real-time epidemiological surveillance, contributing to improved disease mapping and hotspot identification. The project will be implemented in five SSA countries: Kenya, Senegal, Ethiopia, Nigeria, and the Democratic Republic of the Congo.
Aligned with the Work Program, SkincAIr is anchored in the scope of Global Health EDCTP3 and regional strategies, targeting the highest demonstrated medical needs in SSA and addressing context-specific needs. It develops a solution with early-stage involvement of end users and implicated health services. The solution ensures seamless integration and interoperability, is sustainable, accessible, open-source, evidence-based, and compliant with data protection standards and global digital health public goods.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation Actions

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-JU-GH-EDCTP3-2024-01-two-stage

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Netto-EU-Beitrag
€ 686 875,00
Adresse
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
Spanien
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 686 875,00

Beteiligte (10)

Partner (1)