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Personalised Risk Evaluation and Diagnosis in Cardiovascular Treatment for Acute Coronary Syndrome

Projektbeschreibung

KI für eine personalisierte herzmedizinische Versorgung

Das akute Koronarsyndrom (ACS) ist eine plötzliche Blockade des Blutflusses zum Herzen. Da es sich um eine weltweit führende Ursache für Todesfälle und Behinderungen handelt, steht die medizinische Gemeinschaft unter dem Druck, eine bessere Diagnose und Behandlung zu erreichen. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm möchte Projekt PREDICT-X-ACS Transformer-gestützte, erklärbare KI-Modelle entwickeln, die klinisch verwertbare Erkenntnisse liefern. Diese Modelle unterstützen eine personalisierte Versorgung und verbessern die Ergebnisse, während sie gleichzeitig die Grenzen der herkömmlichen Diagnoseinstrumente überwinden. Das übergeordnete Ziel ist es, die Präzisionsmedizin voranzubringen und die ACS-bedingte Sterblichkeit zu senken. Das Projekt wird zudem Innovationen im Bereich der Gesundheitstechnologie auf den Weg bringen, die mit den globalen Gesundheits- und Industriezielen in Einklang stehen.

Ziel

The Predict-X-ACS project, led by Dr. Deepa Joshi under the supervision of Prof. Lalit Garg at the University of Malta (UoM), aims to address the global burden of Acute Coronary Syndrome (ACS), a major contributor to cardiovascular disease (CVD). ACS, which results from the sudden reduction or blockage of blood flow to the heart, remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. This research integrates diverse data sources, including medical imaging, genomics, clinical records, environmental factors, and biomarkers, into a transformer-based, AI-powered precision medicine approach to enhance ACS care. The primary objective of the project is to develop scalable, explainable AI models that improve the diagnosis, treatment, and personalization of ACS care by overcoming the limitations of single-modal, non-transparent diagnostic tools. Through this multi-modal methodology, clinicians will be equipped with actionable insights, facilitating more accurate, individualized treatment plans and better patient outcomes. The project aligns directly with Sustainable Development Goal 3 (Good Health and Well-being) by contributing to the reduction of ACS-related mortality and improving patient care through the use of advanced medical technology. It also supports Sustainable Development Goal 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) by driving innovation in healthcare technology and promoting the application of cutting-edge AI methods in clinical practice. Continuous clinical validation and real-time feedback mechanisms ensure that the developed AI models are robust, adaptable, and ready for broad clinical implementation.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

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

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

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

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Koordinator

UNIVERSITA TA MALTA
Netto-EU-Beitrag
€ 256 642,80
Adresse
TAL OROQQ
MSD 2080 MSIDA
Malta
Region
Malta Malta Malta
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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