Projektbeschreibung
Medizinischer KI das Lesen zwischen den Zeilen beibringen
Moderne Technologie birgt das Potenzial auf Veränderungen in der Gesundheitsversorgung, aber reale medizinische Daten sind oft zu komplex, um von genormten Systemen verarbeitet werden zu können. Dies gilt besonders für Intensivstationen, wo die Patientenakten eine schnelllebige Mischung aus Symptomen und dringenden Entscheidungen darstellen. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts GPT-MEDIC lautet, dieses Problem anzugehen, indem die Art und Weise verändert wird, wie medizinische Software aus Daten lernt. Im Einzelnen behandelt das Projektteam die Gesundheitsakten wie eine fortlaufende Geschichte und erstellt daraus Modelle, die vorhersagen können, was als nächstes passieren könnte. Damit kann dazu beigetragen werden, klinische Geschehnisse für den Patienten oder die Patientin vorherzusagen, bevor sie kritisch werden. Das System kann auch von verschiedenen Krankenhäusern lernen, ohne jemals private Daten einzusehen. Diese Forschung ermöglicht die Entwicklung von Instrumenten, die flexibel und leicht verständlich sind und die Ärztinnen und Ärzte direkt am Krankenbett unterstützen können.
Ziel
Background: Artificial intelligence (AI) holds great promise for improving patient care, but challenges related to data irregularity and complexity have hindered its translation into clinical practice. Modelling rich longitudinal electronic health records (EHRs) such as those found in intensive care units (ICUs) remains especially difficult, as they represent a complex interplay between the patient’s health and clinical decisions made in response.
Objectives: We aim to develop a robust AI framework for flexible prediction of any outcome in the ICU and beyond. We will pioneer a class of generative pre-trained models optimised for complex EHR data (Objective 1). Our approach will be rigorously benchmarked across outcomes and hospitals (Objective 2) on a secure, federated infrastructure that ensures data privacy (Objective 3).
Methods: Our approach treats EHR data as a stream of clinical events in continuous time and uses generative pre-training to learn both the likely time and the content of the next event. From generated sequences of future events, we will derive explainable predictions for any clinical outcome, including those not encountered before (zero-shot learning). Our approach will be powered by the largest set of harmonised multicentre ICU data to date, covering up to 1 million patients with 33 billion clinical events. We will refine existing methods in federated learning to allow for secure decentralised training of our models at scale.
Innovation & Impact: Our work will introduce a novel paradigm for AI-based clinical risk prediction, setting the stage for a new era of flexible, general-purpose AI in medicine. Our unprecedented multicentre benchmarks will provide an urgently needed baseline for meaningful innovations in the field, while our federated approach will facilitate secure model building across institutions and borders.
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.
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).
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.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG
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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.
6020 INNSBRUCK
Österreich
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.