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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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INnovative risk Stratification of heart faIlure throuGH explainable machine learning and compuTational modeling of Left Ventricle

Projektbeschreibung

Kardiovaskuläre Risiken bei Hochrisikogruppen besser vorhersagen

Weltweit sind Millionen Menschen von Herzinsuffizienz betroffen, was hohe Gesundheitskosten verursacht und häufige Krankenhausaufenthalte nach sich zieht. Mit den heute üblichen Diagnoseinstrumenten lassen sich unerwünschte Ereignisse oft nicht vorhersagen. Im Rahmen des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts INSIGHT-LV wird diese Vorhersage weiterentwickelt. Zu diesem Zweck wird die Bewertung der Funktion des linken Ventrikels bei Hochrisikogruppen, insbesondere bei von hypertropher Kardiomyopathie und COVID-19 betroffenen Menschen, verbessert. Für hypertrophe Kardiomyopathie gibt es keine aktualisierten Leitlinien und keine wirksamen Prädiktoren, während Personen mit COVID-19 kardiovaskulären Risiken ausgesetzt sind. Das Projektteam wird mithilfe des Einsatzes von KI, maschinellem Lernen und fortgeschrittenen Bildgebungsverfahren multimodale Datensätze analysieren, um Werkzeuge zu entwickeln, die Behandlungsstrategien optimieren und die Entscheidungsfindung personalisieren. Die Ergebnisse werden die Risikostratifizierung optimieren und neue Standards in der kardiovaskulären Diagnostik setzen.

Ziel

INSIGHT-LV aims to improve cardiovascular risk prediction by enhancing the evaluation of left ventricle function using multimodal methods. Heart failure (HF) affects over 26 million people globally, with high healthcare costs and hospitalization rates. Current diagnostic tools often fail to accurately predict adverse events, highlighting the need for more effective risk prediction models that integrate diverse clinical data.

INSIGHT-LV focuses on two high-risk HF groups: hypertrophic cardiomyopathy (HCM) and COVID-19 patients. HCM, a major cause of sudden cardiac death in young people, lacks updated guidelines and relies on limited predictors. COVID-19 patients show significant cardiovascular risks, creating an urgent need for better risk stratification tools. These two groups represent a substantial part of the HF population requiring improved stratification.

The project will provide clinicians with tools to deliver optimized, cost-effective treatment strategies. By characterizing and stratifying HCM and COVID-19 patients, INSIGHT-LV aims to personalize decision-making and advance disease understanding. Using computational modeling, AI, machine learning, and advanced signal and image processing, the project will integrate multimodal datasets, including ECGs, MRIs, genetic tests, and echocardiography, ensuring robust clinical solutions.

INSIGHT-LV will test AI models on real-world data to validate improvements in predicting risks such as sudden cardiac death and arrhythmias. This work will set new standards for cardiovascular diagnostics, delivering scientific, societal, and economic benefits.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

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

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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

Koordinator

POLITECNICO DI MILANO
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 193 643,28
Adresse
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italien

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Region
Nord-Ovest Lombardia Milano
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0