Descripción del proyecto
Red de formación en investigación sobre el aprendizaje automático para una atención sanitaria de precisión
La atención sanitaria se está digitalizando y cada vez dispone de más datos sobre los pacientes, desde el nivel molecular hasta la historia clínica de las personas, y todo ello disponible en formato electrónico. Vincular la variación genética humana con rasgos fenotípicos a escala poblacional mejoraría radicalmente la comprensión de los mecanismos patológicos y, por lo tanto, allanaría el camino para lograr una atención preventiva y tratamientos personalizados. Debido a las grandes cantidades de datos a analizar, lograr encontrar vínculos entre las características genéticas y los correspondientes rasgos fenotípicos requiere potentes herramientas informáticas. La red MLFPM2018, financiada por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, de los principales institutos de investigación europeos en aprendizaje automático y genética estadística forma a catorce investigadores noveles para que se conviertan en la nueva generación de científicos expertos a fin de afrontar los desafíos de la nueva era digitalizada en la atención sanitaria.
Objetivo
Healthcare is entering the digital era: More and more patient data, from the molecular level of genome sequences to the level of image phenotypes and health history, are available in digital form. Exploring this big health data promises to reveal new insights into disease mechanisms and therapy outcomes. Ultimately, the goal is to exploit these insights for Precision Medicine, which hopes to offer personalized preventive care and therapy selection for each patient.
A technology with transformational potential in analysing this health data is Machine Learning. Machine Learning strives to discover new knowledge in form of statistical dependencies in large datasets. Mining health data is, however, not a simple direct application of established machine learning techniques. On the contrary, the emerging population-scale and ultra-high dimensionality of health data creates the need to develop Machine Learning algorithms that can successfully operate at this scale. Overcoming these frontiers in Machine Learning is key to making the vision of Precision Medicine a reality.
To meet this challenge, Europe urgently needs a new generation of scientists with knowledge in both machine learning and in health data analysis, who are extremely rare at a global scale. Our ETN’s goal is to close this gap, by bringing together leading European research institutes in Machine Learning and Statistical Genetics, both from the private and public sector, to train 14 early stage researchers. These scientists will help to shape the future of this important topic and increase Europe’s competitiveness in this domain, which will have severe academic and industrial impact in the future and has the potential to shape the healthcare and high tech sector in Europe in the 21st century.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencia de datos
- ciencias naturales ciencias biológicas genética
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud medicina personalizada
- ciencias naturales matemáticas matemáticas aplicadas estadística y probabilidad
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-ITN-2018
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
8092 Zuerich
Suiza
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.