Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Machine Learning Computational Advancements for peRsonalized mEdicine

Opis projektu

Sztuczna inteligencja wspiera inteligentniejszą diagnozę

Lekarze nie zawsze mają do dyspozycji wszystkie informacje. Czasami muszą podejmować decyzje diagnostyczne na podstawie niekompletnych wiadomości, mimo że szpitale gromadzą ogromne ilości danych pacjentów. Od testów genetycznych po elektroniczną dokumentację medyczną – wiele z tych cennych danych pozostaje odseparowanych i nie jest w pełni wykorzystywanych. Wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” projekt MLCARE ma na celu wyposażenie klinicystów w narzędzia SI, które pozwolą to wszystko połączyć. Dzięki integracji danych genomicznych, klinicznych i środowiskowych projekt MLCARE będzie wspierać dokładniejsze diagnozy i spersonalizowane leczenie. Co najważniejsze, projekt koncentruje się na budowaniu systemu sztucznej inteligencji, która jest godna zaufania, wytłumaczalna i bezpieczna. Prace w projekcie MLCARE utorują drogę do inteligentniejszej i bardziej precyzyjnej opieki nad pacjentem.

Cel

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.

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.

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.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

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.

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.

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

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.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Wkład UE netto

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.

€ 564 376,32
Adres
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Hiszpania

Zobacz na mapie

Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Uczestnicy (10)

Partnerzy (11)

Moja broszura 0 0