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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Generative Pre-Training on MEDical event streams in Intensive Care

Objetivo

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.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

MEDIZINISCHE UNIVERSITAT INNSBRUCK
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 491 267,00
Dirección
CHRISTOPH PROBST PLATZ 1
6020 INNSBRUCK
Austria

Ver en el mapa

Región
Westösterreich Tirol Innsbruck
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 491 267,50

Beneficiarios (1)

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