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Machine Learning Computational Advancements for peRsonalized mEdicine

Descrizione del progetto

L’intelligenza artificiale a supporto di diagnosi più intelligenti

I medici non sempre dispongono di tutte le informazioni. A volte devono prendere decisioni sulla diagnosi con informazioni incomplete, anche se gli ospedali raccolgono enormi quantità di dati sui pazienti. Dai test genetici alle cartelle cliniche elettroniche, molti di questi dati preziosi rimangono isolati e sottoutilizzati. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MLCARE mira a dotare i medici di strumenti di intelligenza artificiale in grado di riunire tutto questo. Integrando dati genomici, clinici e ambientali, MLCARE supporterà diagnosi più accurate e trattamenti personalizzati. In particolare, il progetto si concentra sulla costruzione di un’intelligenza artificiale che sia affidabile, spiegabile e sicura, qualità essenziali per l’uso nel mondo reale. MLCARE aprirà la strada a cure più intelligenti e precise per i pazienti.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 564 376,32
Indirizzo
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partecipanti (10)

Partner (11)

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