Descripción del proyecto
Sudar al ritmo del análisis semántico
Cada vez más europeos están introduciendo actividad física en sus rutinas diarias con el objetivo de mejorar su salud. Con el fin de obtener unos mejores resultados, los entrenadores personales se esfuerzan por mejorar sus técnicas y competencias, especialmente en lo que se refiere al entrenamiento de resistencia, la rehabilitación y la prevención de problemas de salud. Aunque no resulta sencillo, los datos existentes de diferentes campos podrían revolucionar los métodos formativos y proporcionar nuevas herramientas útiles. El proyecto financiado con fondos europeos MyGoalMEDAL busca integrar el aprendizaje automático en un análisis semántico interdisciplinario de los datos internacionales existentes de los campos conectados. El objetivo es sistematizar los metadatos de todas las experiencias prometedoras, lo que podría dar lugar a innovaciones disruptivas para herramientas nuevas y aplicaciones de sanidad electrónica y sesiones de entrenamiento.
Objetivo
How are you? A simple question and people’s answers to it lead to a disruptive plan. The interdisciplinary approach to semantic analysis and machine learning is a shift of paradigm in endurance training, rehabilitation, and health precaution. It will boost our business and solve a problem all personal trainers have. There is a natural growth limitation in 1:1 care because of time consuming efforts. Machine learning helps us to systemize and up-scale what we already do successfully. Listening and understanding are the key competences for our corporate promise: “Achieve Your Goal Healthy!” We have developed a plan with global implications for e-health.
We will show how we are going to transform the results of machine learning from particular data sources into a must-have application for trainers and for their clients. The proposal shows how this can be done on large scales with a little help from our competitors. Thereby we include an underestimated data perspective in sports, but health care too. We want to find out, how to implement and up-scale our strategy that leverages trainer’s best practice internationally. A simple solution and a starting point from within a market niche will lead to a disruptive innovation. The outcome will enable huge business opportunities not only in sports, but in rehabilitation and health precaution.
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.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónciencia de datos
- ciencias médicas y de la saludciencias de la saludasistencia sanitariasanidad electrónica
- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicafisioterapia
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificialaprendizaje automático
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régimen de financiación
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinador
Alemania