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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Machine Learning Computational Advancements for peRsonalized mEdicine

Description du projet

Des diagnostics plus intelligents grâce à l’IA

Les médecins ne disposent pas toujours de toutes les informations. Parfois, ils doivent prendre des décisions de diagnostic avec des informations incomplètes, alors même que les hôpitaux collectent des quantités massives de données sur les patients. Des tests génétiques aux dossiers médicaux électroniques, la plupart de ces données précieuses restent cloisonnées et sous-utilisées. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MLCARE vise à doter les cliniciens d’outils d’IA capables de réunir tous ces éléments. En intégrant des données génomiques, cliniques et environnementales, MLCARE permettra des diagnostics plus précis et des traitements personnalisés. Le projet se concentre sur la construction d’une IA digne de confiance, explicable et sûre: des qualités essentielles pour une utilisation dans le monde réel. MLCARE ouvrira la voie à des soins plus intelligents et plus précis pour les patients.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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

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) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
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.

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

Voir sur la carte

Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
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.

Aucune donnée

Participants (10)

Partenaires (11)

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