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

Descrizione del progetto

Previsione migliore del rischio cardiovascolare nei gruppi ad alto rischio

L’insufficienza cardiaca colpisce milioni di persone in tutto il mondo, ha costi sanitari elevati e causa ricoveri frequenti in ospedale. Tuttavia, gli strumenti diagnostici attuali spesso non riescono a prevedere gli eventi avversi. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto INSIGHT-LV migliorerà la previsione di tali eventi ottimizzando la valutazione della funzione del ventricolo sinistro nei gruppi ad alto rischio, in particolare quelli con cardiomiopatia ipertrofica e i pazienti con COVID-19. Per la cardiomiopatia ipertrofica non esistono linee guida aggiornate e predittori efficaci, mentre i pazienti con COVID-19 sono esposti a rischi cardiovascolari. Attraverso l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e le tecniche di immaginografia avanzate, il progetto analizzerà alcune serie di dati multimodali per creare strumenti che ottimizzino le strategie di trattamento e delineino un processo decisionale personalizzato. I risultati miglioreranno la stratificazione del rischio, definendo nuovi standard nella diagnostica cardiovascolare.

Obiettivo

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.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

POLITECNICO DI MILANO
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 193 643,28
Indirizzo
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Nord-Ovest Lombardia Milano
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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