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Multimodal AI-based Clinical prOgnostic Models for PArkinson's Symptoms progression and Subtyping

Projektbeschreibung

Mit KI Krankheitsverlauf bei Parkinson prognostizieren

Die Parkinson-Krankheit ist eine neurologische Erkrankung, deren Prävalenz sich bis zum Jahr 2050 voraussichtlich verdoppeln wird. Der Krankheitsverlauf ist von Mensch zu Mensch sehr verschieden, was eine personalisierte Behandlungsplanung und frühzeitige Intervention extrem erschwert. Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine vielversprechende Möglichkeit, in komplexen klinischen Daten Muster zu erkennen, die individuelle Krankheitsverläufe vorhersagen. Die Arbeit des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts mAIcompass zielt darauf ab, eine KI-Anwendung zu entwickeln, die klinische Langzeitdaten und Bildgebungsdaten integriert, um den motorischen, kognitiven und neuropsychiatrischen Verfall bei einzelnen Betroffenen vorherzusagen. Das Werkzeug wird anhand eines der weltweit größten Datensätze zur Parkinson-Krankheit trainiert und von ärztlichen Teams und Betroffenen validiert, um einen Fahrplan in Richtung personalisiertes Krankheitsmanagement und verbesserte Behandlungsergebnisse vorzulegen.

Ziel

Parkinson’s Disease (PD) is the fastest-growing neurological condition with global cases estimated to double to 20M by 2050. The spectrum, onset and progression of PD symptoms are highly heterogeneous between individuals, hampering treatment personalization through early prediction of disease course. I aim to develop mAIcompass; a multimodal AI-based clinical application, that leverages longitudinal clinical and imaging data, acquired during follow-up examinations, to facilitate real-time prognostication of PD progression, in terms of motor function deterioration, cognitive decline and neuropsychiatric impairment. It will also aid the early prediction of the overall progression subtype, based on neurobiological phenotypes of PD subgroups with similar progression pattern, identified through temporal clustering. The fellowship will be hosted by the Neuropsychiatry team of Amsterdam UMC that leads ENIGMA PD consortium, the largest existing international collection of PD datasets. I will leverage advanced expertise to develop novel algorithms for longitudinal PD data modelling and subtyping at the Center for AI and Data Science for Integrated Diagnostics, University of Pennsylvania (outgoing phase). Upon validation of expert clinicians and engineers, I will integrate the AI models into a user-friendly standalone application software intended for educational, research and experimental clinical use. Feedback for its utility will be obtained from end-users and patients focus groups at a PD clinical center. These tasks will set a roadmap for mAIcompass future clinical implementation, that is expected to aid the personalized PD clinical management, towards maximizing patients’ treatment benefit and reducing healthcare costs, proportionally varying with PD progression. mAIcompass aspires to link its expected scientific, societal and economic impacts to the Parkinson’s Manifesto for Europe, as well as to EU priorities emphasizing promotion of citizens' health and well-being.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

STICHTING AMSTERDAM UMC
Netto-EU-Beitrag
€ 435 842,04
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (2)