Objectif
Human sounds, both bodily sounds (e.g. heart sounds) or voice, have been used by doctors for centuries as diagnostic signals for health and disease progression. However, while stethoscopes and microphones are very affordable, diagnosing through sound is a challenging task for medical professionals and requires years of training. The clinical training is generally based on shadowing experienced clinicians and repeating auscultation: this has scalability limits and imposes a considerable burden onto the health system.
Machine learning for human sounds has beHuman sounds, being them bodily sounds (e.g. heart sounds) or voice, have been used by doctors for centuries as diagnostics signals for health and disease progression. However, while stethoscopes and microphones are very affordable, diagnosing through sound is a challenging task for medical professionals and requires years of training. The clinical training is generally based on shadowing experienced clinicians and repeating auscultation: this has scalability limits and imposes a considerable burden onto the health system.
Machine learning for human sounds has been explored by the research community and is showing promise. In project ERC EAR we have advanced the state of the art in this respect for cardiac and respiratory health tasks. We showed that models could complement the skills of clinicians when diagnosing and constructed powerful and pioneering open pretrained models able to generalize to unseen cardiac and respiratory tasks with very good performance and limited labelled data for those tasks.
In project AURORA, we will leverage the research results and develop a software framework that aids clinical training on respiratory and cardiac sounds and acts as a support tool for diagnostics. This will unlock the potential of human sound based diagnostics, by helping overcoming its inherent complexity and allow to leverage its inherent affordability and therefore contributing to democratization of health.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants
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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.
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) ERC-2025-POC
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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.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Royaume-Uni
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.