Descripción del proyecto
La inteligencia artificial revoluciona la asistencia respiratoria
Las enfermedades respiratorias abarcan un espectro de afecciones que van desde las infecciones hasta los trastornos crónicos. El diagnóstico suele implicar una compleja serie de pruebas y evaluaciones a lo largo del tiempo, lo cual provoca retrasos e ineficiencias en el tratamiento. Los médicos se enfrentan a la ardua tarea de cribar enormes cantidades de datos para adaptar eficazmente la atención a cada paciente. En este contexto, el equipo del proyecto AI4LUNGS, financiado con fondos europeos, utilizará nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial y modelos computacionales para mejorar el diagnóstico y optimizar el tratamiento de afecciones respiratorias infecciosas y no infecciosas. El proyecto agiliza las evaluaciones complejas en las vías clínicas existentes, permitiendo a los médicos tomar decisiones informadas en cada paso del recorrido del paciente. Al integrar diversas fuentes de datos y aprovechar los análisis avanzados, promete un posicionamiento más preciso del paciente.
Objetivo
AI4Lungs will develop and validate novel AI-based tools and computational models to improve patient stratification optimising diagnosis and treatment of infectious and non-infectious respiratory diseases. Diagnosis of respiratory disease comprises a complex assessment of several multiple exams over time that together characterise the patient condition. Streamlined into existing clinical pathways, AI4Lungs will support clinicians and other stakeholders in decision making along the patient journey from initial suspicion to diagnosis, and treatment planning. The models incorporate clinical partners’ multiple data sources, registries and open national/international databases, including multiple data types from medical records, imaging data as well as novel data from digital stethoscope and –omics. AI4Lungs stratification strategy will build computational models employing structured and unstructured data modalities, leading to more accurate positioning of patients and enabling them to benefit from global data and knowledge shared during all stages of care, focusing on diagnosis and treatment planning. With scale up, AI4Lungs will support any patient from any country, any hospital no matter how remote or small, by stratifying them among all of Europe’s patients from that cluster, gaining access to the collective expertise, experience and information on optimal care options. In parallel, health systems will reduce costs and effort in unnecessary testing, ineffective treatments and emergency services, optimizing use of health technologies and resources. AI4Lungs patient stratification tools will focus on respiratory diseases, a complex and broad set of disorders with high disease burden. AI and real world data combined with innovative holistic diseases modelling, will offer a solution for allocating resources more efficiently, making best treatment pipelines accessible to more patients while complying with FAIR principles and relevant regulatory and ethical guidelines.
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.
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- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónbase de datos
- ciencias médicas y de la saludciencias de la saludenfermedad infecciosavirus de ARNcoronavirus
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
4200 465 Porto
Portugal