Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

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

Description du projet

L’IA pour prévoir l’évolution de la maladie de Parkinson

La maladie de Parkinson est une affection neurologique dont la prévalence devrait doubler d’ici 2050. La maladie évolue de manière très différente d’un individu à l’autre, ce qui rend complique grandement la planification d’un traitement personnalisé et l’intervention précoce. L’IA apporte une formidable opportunité d’identifier, au sein de données cliniques complexes, des schémas permettant de prévoir l’évolution individuelle de la maladie. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet mAIcompass va développer une application d’IA qui intègre des données cliniques et d’imagerie longitudinales afin d’anticiper le déclin moteur, cognitif et neuropsychiatrique chez chaque patient. L’outil sera entraîné à partir de l’un des plus grands jeux de données au monde sur la maladie de Parkinson et validé par des cliniciens et des patients, fournissant ainsi une feuille de route pour une prise en charge personnalisée de la maladie et de meilleurs résultats thérapeutiques.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

STICHTING AMSTERDAM UMC
Contribution nette de l'UE
€ 435 842,04
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)