Projektbeschreibung
Bessere klinische Entscheidungsfindung durch mathematische Optimierung
Ärztliches Fachpersonal ist in seiner täglichen Arbeit ständig mit kritischen Entscheidungen konfrontiert. Diese Entscheidungen umfassen eine Vielzahl von Bereichen, von der Terminplanung bis zur Festlegung der optimalen Dosierung für Chemotherapien. Die Grundlage für diese Entscheidungen ist eine Kombination aus dem erworbenen Wissen und der Erfahrung des ärztlichen Fachpersonals. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass diese wertvollen Erfahrungen nicht ohne Weiteres übertragbar oder leicht zugänglich sind. Das ERC-finanzierte Projekt MODEST soll ärztlichem Fachpersonal ein umfassendes System an die Hand geben, das seine Entscheidungsfähigkeit verbessert und die Beurteilung erleichtert. Darüber hinaus soll das Projekt auch weniger erfahrenen Personen das nötige Rüstzeug an die Hand geben, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dazu setzt das Projekt eine Reihe von mathematischen Modellen, Algorithmen und medizinischen Daten ein, die zu einer verbesserten Effizienz beitragen.
Ziel
Physicians need to make many important decisions per day. One clinical example is the scheduling and dosage of chemotherapy treatments. A second example is the discrimination of atrial fibrillation from atypical atrial flutter, based on ECG data. Such important and complex decisions are usually based on expert knowledge, accumulated throughout the life of a physician and shaped by subjective (and sometimes unconscious) experience. It is not readily transferable and may be unavailable in rural areas. At the same time, the available imaging, laboratory, and basic clinical data is abundant and waits to be used. This data is not yet systematically integrated and often single data-points are used to make therapy decisions.
More and more clinical decision making tasks will be modeled in terms of mathematical relations.
I propose a systematic approach that supports and trains individual decision making. The developed ideas, mathematical models, and optimization algorithms will be generic and widely applicable in medicine and beyond, but also exploit specific structures, resulting in a patient- and circumstance-specific personalized medicine.
This allows, e.g. a physician to first simulate the impact of his decisions on a computer and to consider optimized solutions.
In the future, it will be the rare and unwanted exception that an important decision can not be backed up by consultation of a model-driven decision support system or based upon a systematic model-driven training.
MODEST has a mathematical core. It builds on a comprehensive, interdisciplinary work program, based on disciplinary expertise in mixed-integer optimal control and existing collaborations with medical and educational experts. It is both timely, given the increasing availability of data and the maturity of mathematical methods, models, and software; as well as high-impact, due to the large number of clinical areas that may benefit from optimization-based decision support and training tools.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- medical and health sciencesclinical medicinecardiologycardiovascular diseasescardiac arrhythmia
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- medical and health sciencesclinical medicineoncologyleukemia
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-COG - Consolidator GrantGastgebende Einrichtung
39106 Magdeburg
Deutschland