HeartBIT_4.0 - Application of innovative Medical Data Science technologies for heart diseases.

Projektinformationen

HEARTBIT_4.0

ID Finanzhilfevereinbarung: 857446

DOI

10.3030/857446

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 11 Juli 2019

Startdatum 1 Januar 2020

Enddatum 31 Dezember 2022

Finanziert unter

• Twinning of research institutions

Gesamtkosten

€ 787 825,25

EU-Beitrag

€ 787 825,25

Koordiniert durch

UNIWERSYTET MEDYCZNY IM PIASTOW SLASKICH WE WROCLAWIU
Poland

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Websites, patent fillings, videos etc. (4)

Preparation of scientific manuscripts and presentations for congresses including

Preparation of scientific manuscripts and presentations for congresses including . After 18

Summer school

Summer school Delivery date 3436

Participation in brokerage meetings across Europe

Participation in brokerage meetings across Europe Delivery date 3436

The website and social-media profiles, posters, leaflets and other materials

Documents, reports (4)

Educational activities (lectures, laboratories and workshops) finished with reports

Educational activities (lectures, laboratories and workshops) finished with reports. Delivery date: 1-15

Course materials
Lecture and Workshop Content (for four frontal lectures and team projects)

Lecture and Workshop Content (for four frontal lectures and team projects). Months: 7,13,15,20,24,28

Workshop and lectures materials and Report from training.

Workshop and lectures materials and Report from training. Delivery date: 12,24,30

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (9)

An artificial intelligence approach to guiding the management of heart failure patients using predictive models: a systematic review

Autoren: Mikołaj Błaziak, Szymon Urban, Weronika Wietrzyk, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Bartłomiej Stańczykiewicz, Wiktor Kuliczkowski, Robert Zymliński, Maciej Pondel, Petr Berka, Dariusz Danel, Jan Biegus, Agnieszka Siennicka
Veröffentlicht in: Biomedicines, ISSN 2227-9059, 2022, ISSN 2227-9059
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/biomedicines10092188

Identification of risk groups for mental disorders, headache and oral behaviors in adults during the COVID-19 pandemic

Autoren: Mieszko Wieckiewicz, Dariusz Danel, Maciej Pondel, Joanna Smardz, Helena Martynowicz, Tomasz Wieczorek, Grzegorz Mazur, Robert Pudlo, Gniewko Wieckiewicz
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 11/1, 2021, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-021-90566-z

Machine learning approach to understand worsening renal function in acute heart failure

Autoren: Szymon Urban, Mikołaj Błaziak, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Barbara Ponikowska, Jolanta Horudko, Agnieszka Siennicka, Petr Berka, Jan Biegus, Piotr Ponikowski, Robert Zymliński
Veröffentlicht in: Biomolecules, Ausgabe 12, 2022, Seite(n) 1616, ISSN 2218-273X
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/biom12111616

Patterns of locus of control in people suffering from heart failure: an approach by clustering method

Autoren: Agnieszka Siennicka, Maciej Pondel, Szymon Urban, Ewa Anita Jankowska, Beata Ponikowska, Izabella Uchmanowicz
Veröffentlicht in: Medicina, 2022, ISSN 1010-660X
Herausgeber: Lietuvos Gydytoju Sajunga
DOI: 10.3390/medicina58111542

Novel phenotyping for acute heart failure - unsupervised machine learning-based approach

Autoren: Szymon Urban, Mikołaj Błaziak, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Agata Zdanowicz, Mateusz Guzik, Artur Borkowski, Piotr Gajewski, Jan Biegus, Agnieszka Siennicka, Maciej Pondel, Petr Berka, Piotr Ponikowski, Robert Zymliński
Veröffentlicht in: Biomedicines, 2022, ISSN 2227-9059
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/biomedicines10071514

Answering clinical questions using machine learning: should we look at diastolic blood pressure when tailoring blood pressure control?Autorzy?

Autoren: Maciej Siński, Petr Berka, Jacek Lewandowski, Piotr Sobieraj, Kacper Piechocki, Bartłomiej Paleczny, Agnieszka Siennicka
Veröffentlicht in: Journal of Clinical Medicine, 2022, ISSN 2077-0383
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/jcm11247454

The relationship between knowledge about the pandemic and willingness to get vaccinated against SARS-CoV-2 in medical students in Poland: a cross-sectional survey

Autoren: Aleksandra Jastrzębska, Gabrielle Saden, Brygida Knysz, Maciej Pondel, Agnieszka Siennicka
Veröffentlicht in: Frontiers in Public Health,, 2022, ISSN 2296-2565
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/fpubh.2022.914462

A review of possible effects of cognitive biases on interpretation of rule-based machine learning models

Autoren: Tomáš Kliegr, Štěpán Bahník, Johannes Fürnkranz
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence, Ausgabe 295, 2021, Seite(n) 103458, ISSN 0004-3702
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artint.2021.103458

Why was this cited? Explainable machine learning appliedto COVID‑19 research literature

Autoren: Lucie Beranová, Marcin P. Joachimiak, Tomáš Kliegr, Gollam Rabby, Vilém Sklenák
Veröffentlicht in: Scientometrics, 2022, ISSN 0138-9130
Herausgeber: Akademiai Kiado
DOI: 10.1007/s11192-022-04314-9