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INnovative risk Stratification of heart faIlure throuGH explainable machine learning and compuTational modeling of Left Ventricle

Description du projet

Meilleure prédiction du risque cardiovasculaire dans les groupes à haut risque

L’insuffisance cardiaque touche des millions de personnes dans le monde, entraînant des coûts de soins de santé élevés et des hospitalisations fréquentes. Les outils de diagnostic actuels échouent souvent à prédire les événements indésirables. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet INSIGHT-LV fera progresser la prédiction en améliorant l’évaluation de la fonction du ventricule gauche dans les groupes à haut risque, en particulier ceux atteints de cardiomyopathie hypertrophique (CMH) et les patients atteints de COVID-19. La CMH manque de lignes directrices actualisées et de prédicteurs efficaces, tandis que les patients atteints de COVID-19 sont confrontés à des risques cardiovasculaires. En utilisant l’IA, l’apprentissage automatique et des techniques d’imagerie avancées, le projet analysera des ensembles de données multimodales afin de créer des outils qui optimiseront les stratégies de traitement et personnaliseront la prise de décision. Ces résultats permettront d’améliorer la stratification des risques et d’établir de nouvelles normes en matière de diagnostic cardiovasculaire.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

POLITECNICO DI MILANO
Contribution nette de l'UE
€ 193 643,28
Adresse
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italie
Région
Nord-Ovest Lombardia Milano
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée