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Machine Learning Computational Advancements for peRsonalized mEdicine

Projektbeschreibung

KI zur Unterstützung intelligenterer Diagnosen

Die Ärzteschaft verfügt nicht immer über alle nötigen Informationen. Manchmal müssen Diagnoseentscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen getroffen werden, auch wenn die Krankenhäuser große Mengen an Daten über die Patientinnen und Patienten erheben. Von Gentests bis hin zu elektronischen Gesundheitsakten – viele dieser wertvollen Daten bleiben „in der Schublade“ und werden nicht ausreichend genutzt. Das Projekt MLCARE mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm zielt darauf ab, klinische Fachkräfte mit KI-Tools auszustatten, die alle Informationen bündeln. Durch die Integration von genomischen, klinischen und Umweltdaten wird MLCARE genauere Diagnosen und personalisierte Behandlungen ermöglichen. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung einer KI, die vertrauenswürdig, nachvollziehbar und sicher ist – wesentliche Eigenschaften für den Einsatz in der klinischen Praxis. MLCARE wird den Weg für eine intelligentere und präzisere Patientenversorgung ebnen.

Ziel

Personalized medicine represents a paradigm shift in healthcare, transitioning from generalized treatment strategies to highly personalized care. This transformation is driven by rapid advancements in digital technologies, which generate massive volumes of data from diverse sources, including genomic sequences, high-resolution imaging, wearable devices, and electronic health records (EHRs). However, despite an annual estimate of 50 petabytes of data generated per hospital, only a fraction is utilized effectively. Harnessing this untapped potential offers a transformative opportunity to uncover novel disease mechanisms and deliver more precise and effective therapeutic interventions.

The MLCARE project seeks to revolutionize personalized medicine by developing cutting-edge AI solutions that integrate genomic, clinical, and environmental data into holistic, multimodal patient representations. Through innovative approaches such as Foundation Models and advanced generative AI methods, MLCARE will address critical challenges in processing complex, high-dimensional, and multimodal datasets. Emphasis will be placed on ensuring the trustworthiness, explainability, and security of AI applications to support real-world clinical decision-making.

A core mission of MLCARE is to train a new generation of interdisciplinary researchers with expertise spanning AI, computational biology, and healthcare. The program will equip doctoral candidates with the technical, analytical, and ethical skills needed to lead the future of patient-centered, AI-driven medicine. By combining state-of-the-art research with a comprehensive training program, MLCARE aims to set new standards in personalized healthcare, ensuring equitable, data-driven solutions that improve outcomes across diverse populations. This project is poised to position Europe at the forefront of global innovation in precision medicine, delivering a timely and impactful response to evolving healthcare challenges.

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.

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Schlüsselbegriffe

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.

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.

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.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

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

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 564 376,32
Adresse
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

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.

Keine Daten

Beteiligte (10)

Partner (11)

Mein Booklet 0 0