Opis projektu
Przewidywanie rozwoju epidemii
Pojawienie się ogniska choroby zakaźnej może prowadzić do gwałtownego wzrostu liczby przypadków zachorowań w określonym regionie, a w konsekwencji do rozwoju epidemii. Przewidywanie geograficznego rozprzestrzeniania się choroby i liczby osób, które ulegną zakażeniu, ma kluczowe znaczenie dla podejmowania interwencji w obszarze zdrowia publicznego oraz wdrażania zakrojonych na szeroką skalę klinicznych i społecznych działań przygotowawczych. Badacze z finansowanego ze środków UE projektu DEFOG opracowali rozwiązanie oparte na oprogramowaniu służące do integrowania danych nadzoru epidemiologicznego oraz danych pozyskiwanych przez lekarzy i farmaceutów w czasie rzeczywistym, aby lepiej zrozumieć i przewidywać dynamikę rozwoju epidemii. W ramach projektu powstało również narzędzie nauki obywatelskiej o nazwie Infectieradar.be które będzie dodatkowym źródłem informacji. Zbiera ono dane na temat objawów w ramach nadzoru epidemiologicznego i wydaje wczesne ostrzeżenia na temat wzrostu liczby zakażeń patogenami takimi jak RSV, grypa i SARS-CoV-2.
Cel
Several organisations active in the health care market make decisions based on an estimation of the number of individuals infected with an infectious disease. These organisations benefit from a timely and trust-worthy prediction of the number of infected individuals. To date, infectious disease predictions tools are inadequate because they typically include limited and domain-specific data and because the translation to impact for specific stakeholders in the healthcare market is lacking. DEFOG proposes a data science solution as we will integrate classical surveillance data, pharmacy sales data, out-of-hours general practitioners data and social contact data in a novel real-time forecasting tool that will yield better and more rapid warning signals of the number of infected cases. DEFOG will produce software and know-how under intellectual property of the principal investigator which will be exploited through licence agreements with and consultancy services for various stakeholders. DEFOG will build on recent advances in mathematical modelling for infectious diseases as part of the original ERC-TransMID project. The team offers a vast amount of expertise in mathematical and infectious disease modelling, computational processing, business development and has an extensive collaborative network with research centres, regulatory agencies and companies, of which 4 entities already expressed interest in exploring the use and/or sharing data for of the proposed innovative real-time disease forecasting tool.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- medycyna i nauki o zdrowiunauki o zdrowiuchoroby zakaźne
- medycyna i nauki o zdrowiunauki o zdrowiuzdrowie publiczne i środowiskoweepidemiologiamodelowanie rozprzestrzeniania się chorób
- nauki przyrodniczematematykamatematyka stosowanamodel matematyczny
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
System finansowania
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstytucja przyjmująca
3500 Hasselt
Belgia