Projektbeschreibung
Datenanalyse für die Verbesserung der Lebensqualität von Überlebenden von Krebs
Die Anzahl der Menschen, die eine Krebserkrankung überlebt haben, ist in den letzten Jahren aufgrund der Fortschritte in der Diagnostik und der Behandlung gestiegen. Deren Lebensqualität nach der Behandlung zu erhalten, stellt weiterhin eine Herausforderung dar. Das EU-finanzierte Projekt CLARIFY will die Risikofaktoren identifizieren, die bei Patientinnen und Patienten am Ende einer onkologischen Behandlung zu einer Verschlechterung führen. Konkret sollen Daten von Menschen aus spanischen Krankenhäusern erhoben werden, die Brust-, Lungen- und Lymphknotenkrebs (die häufigsten Krebsarten) überlebt haben. Mithilfe von Big Data-Technologien und künstlicher Intelligenz werden alle Daten mit den relevanten öffentlich zugänglichen biomedizinischen Informationen sowie mit den Informationen, die durch die Nutzung von tragbaren Geräten nach der Behandlung erhoben werden, integriert. Die Daten werden analysiert, um die patientenspezifischen Risiken der Entwicklung sekundärer Effekte und Toxizität von den Krebsbehandlungen vorherzusehen.
Ziel
There were 17 million new cases of cancer diagnosed worldwide in 2018. Survival rates of cancer patients were rather poor until recent decades, when diagnostic techniques have been improved and novel therapeutic options have been developed. It is estimated that more than 50% of adult patients diagnosed with cancer live at least 5 years in the US and Europe. This situation leads to a new challenge: to increase the cancer patients’ post-treatment quality of life and well-being. This proposal aims at identifying cancer survivors from three prevalent types of cancer, including breast, lung and lymphomas. The patient data will be collected from different Spanish hospitals and the selection will be based on ongoing health and supportive care needs of the particular patient types. We will determine the personalised factors that predict poor health status after specific oncological treatments. For this aim, Big Data and Artificial Intelligence techniques will be used to integrate all available patient´s information with publicly available relevant biomedical databases as well as information from wearable devices used after the treatment. To predict patient-specific risk of developing secondary effects and toxicities of their cancer treatments, we will build novel models based on statistical relational learning and explainable AI techniques on top of the integrated knowledge graphs. The models will utilise background knowledge of the associated cancer biology and thus will help clinicians to make evidence-based post-treatment decisions in a way that is not possible at all with any existing approach. In summary, CLARIFY proposes to integrate and analyse large volumes of heterogenous multivariate data to facilitate early discovery of risk factors that may deteriorate a patient condition after the end of oncological treatment. This will effectively help to stratify cancer survivors by risk in order to personalize their follow-up by better assessment of their needs.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesknowledge engineering
- medical and health sciencesclinical medicineoncology
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC1-DTH-2019
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
28046 MADRID
Spanien