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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Birth and Labor Outcome Optimization through Multimodal AI

Descrizione del progetto

L’intelligenza artificiale nel monitoraggio fetale

La cardiotocografia (CTG), che aiuta i medici a monitorare il benessere del feto durante il travaglio, rileva la frequenza cardiaca fetale e le contrazioni uterine per individuare problemi quali la carenza di ossigeno, che può causare gravi danni o la morte; tuttavia, la sua interpretazione dipende in larga misura dall’esperienza clinica, il che rende le decisioni soggettive e talvolta incoerenti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto BLOOM sta sviluppando un sistema basato sull’intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale durante il travaglio che combina i dati della CTG con i modelli di crescita ecografica e le cartelle cliniche della madre provenienti da sistemi elettronici. Il sistema, che si avvale inoltre di un approccio fisiopatologico che tiene conto delle risposte fetali individuali e delle condizioni della madre, sarà sviluppato e convalidato per migliorare l’accuratezza nella valutazione del benessere fetale.

Obiettivo

Cardiotocography (CTG) is a vital tool for monitoring fetal well-being during labor, recording fetal heart rate and uterine contractions to detect issues like hypoxia, which can cause neonatal deaths or long-term neurological damage. Early detection through CTG enables timely interventions, such as emergency cesarean sections, reducing risks. However, interpreting CTG data is challenging and depends heavily on clinician expertise, making assessments sometimes subjective and prone to error. This has driven interest in integrating artificial intelligence (AI) into CTG analysis to support clinicians with more accurate and timely decision-making. While AI shows promise in enhancing CTG interpretation, a significant challenge remains the absence of a universally accepted standard for assessing fetal outcomes. Many existing methods rely on surrogate markers or rigid scoring systems that fail to account for the complex physiological responses of individual fetuses. A pathophysiological approach, which considers unique fetal compensatory mechanisms and maternal health factors like hypertension or gestational diabetes, can provide a more nuanced and precise assessment of fetal well-being. The Birth and Labor Outcome Optimization through Multimodal AI (BLOOM) project is designed to address these challenges. It aims to develop, implement, and validate an advanced AI system specifically for use during labor. This system will integrate multimodal data, including fetal growth patterns from ultrasound screenings, maternal health conditions from electronic health records (EHR), and pathophysiological interpretations of CTG data. By combining these personalized factors with cutting-edge AI technologies, BLOOM seeks to create a more accurate and effective tool for assessing fetal well-being during labor, ultimately improving clinical outcomes and personalizing care.

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

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-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI GABRIELE D'ANNUNZIO DI CHIETI-PESCARA
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.

€ 321 948,72
Indirizzo
VIA DEI VESTINI 31
66100 Chieti
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Sud Abruzzo Chieti
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

Partner (2)