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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine Learning Computational Advancements for peRsonalized mEdicine

Descripción del proyecto

Diagnósticos más precisos gracias a la inteligencia artificial

Los médicos no siempre disponen de toda la información. En ocasiones deben tomar decisiones diagnósticas con datos incompletos, a pesar de que los hospitales recopilan enormes cantidades de información de los pacientes. Gran parte de esta información valiosa, que abarca desde pruebas genéticas hasta historiales médicos electrónicos, está fragmentada e infrautilizada. El proyecto MLCARE, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene por objeto dotar a los médicos de herramientas de inteligencia artificial (IA) capaces de integrar toda esta información. Mediante la integración de datos genómicos, clínicos y ambientales, MLCARE contribuirá a mejorar la precisión de los diagnósticos y a personalizar los tratamientos. El objetivo es crear una IA fiable, explicable y segura, todas ellas características indispensables para su uso en la práctica clínica. MLCARE sentará las bases para una atención sanitaria más precisa y mejor.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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

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) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
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.

€ 564 376,32
Dirección
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
España

Ver en el mapa

Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
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.

Sin datos

Participantes (10)

Socios (11)

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