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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Massive reutilization of Electronic Health Records (EHRs) through AI to enhance clinical research and precision medicine

Descripción del proyecto

Aprovechar al máximo los datos de las historias clínicas electrónicas

Aunque se puede extraer información muy valiosa de las historias clínicas electrónicas (HCE), siguen sin poder aprovecharse porque no están estructuradas ni escritas con un lenguaje natural. El proyecto SAVANA, financiado con fondos europeos, permitirá a los profesionales sanitarios generar datos de la vida real, hacer nuevos descubrimientos, crear medicina personalizada y evaluar los desenlaces clínicos. Para ello, se creará una herramienta que utilizará el procesamiento del lenguaje natural para extraer datos de enormes cantidades de anotaciones de las HCE. Esta herramienta nueva cumplirá los requisitos de los comités de ética de los hospitales, las normativas de los servicios sanitarios nacionales y las políticas de la industria farmacéutica, y está destinada a gestores, hospitales e investigadores.

Objetivo

In the last twenty years, the average return on R&D expenditure in the pharma industry has dropped from almost 18% to 3.7%. Moreover, annual funding for biomedical research has more than doubled while new drugs approvals have declined by one third. There is a wide consensus that the main cause of this problem is the exhaustion of a model intended to develop ‘broad indications’ and the need for a new ‘precision medicine’ model. We simply do not know enough about the underlying disease mechanisms involved, and more research is required to develop better disease classifications, which will enable a more targeted development approach for drugs and therapies.

Electronic Health Records (EHRs) has been used for more than ten years in most developed countries, and they gather now exhaustive clinical information of millions of patients. Leveraging EHRs could accelerate clinical research, and improve healthcare quality.

However, in order to uncover unknown disease models from EHRs, precision medicine requires massive research studies on thousands of patients (often in several countries). Currently there is no tool capable of: 1) automating the extraction of data from EHRs, and also, solving the privacy concerns raised by EHRs.

SAVANA RESEARCH uses Natural Language Processing to extract data from massive amounts of EHRs’ clinical narratives. It has the following advantages intended to make a leap in clinical research efficiency: 1) It uses only de-identified clinical records and ensures state of the art technologies to protect data privacy; 2) It is capable of decoding ten times more EHRs in half of the time; 3) It is capable of identifying 100 times more variables from EHRs; 4) And it costs 40% less.
The application of NLP to healthcare is a fast-growing market that is expected to reach 2.65 billion by 2021, by growing at a CAGR of 20.8%. SAVANA RESEARCH’s target markets are primary Europe and North America, which together comprises 75% of all clinical trials worldwide.

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..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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.

SME-2 - SME instrument phase 2

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-EIC-SMEInst-2018-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

MEDSAVANA SL
Aportación neta de la UEn

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.

€ 943 358,07
Dirección
C/ JILOCA 4 PLANTA 5 DERECHA
28016 Madrid
España

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

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.

€ 2 408 995,78

Participantes (3)

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