Opis projektu
Uczenie medycznej sztucznej inteligencji koncepcji czytania między wierszami
Nowoczesne technologie mogą zmienić oblicze opieki zdrowotnej, ale rzeczywiste dane medyczne są często zbyt złożone, aby standardowe systemy mogły sobie z nimi poradzić. Szczególnie dotyczy to oddziałów intensywnej terapii, gdzie dokumentacja pacjenta zawiera szybko zmieniającą się mieszankę objawów i pilnych decyzji. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu GPT-MEDIC ma na celu rozwiązanie tego problemu poprzez zmianę sposobu, w jaki oprogramowanie medyczne uczy się na podstawie danych. Zespół traktuje dokumentację zdrowotną jak ciągłą historię i buduje modele, które mogą przewidywać przyszłe wydarzenia. Może to pomóc w przewidywaniu wyników, zanim nastąpi krytyczna sytuacja. System może również uczyć się na podstawie danych z różnych szpitali bez konieczności przenoszenia prywatnych danych. Zespół tworzy narzędzia, które są elastyczne, łatwe do zrozumienia i gotowe do pomocy lekarzom bezpośrednio przy łóżku pacjenta.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-STG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
6020 INNSBRUCK
Austria
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.