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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Generative Pre-Training on MEDical event streams in Intensive Care

Objectif

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.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

MEDIZINISCHE UNIVERSITAT INNSBRUCK
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 491 267,00
Adresse
CHRISTOPH PROBST PLATZ 1
6020 INNSBRUCK
Autriche

Voir sur la carte

Région
Westösterreich Tirol Innsbruck
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 491 267,50

Bénéficiaires (1)

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