Description du projet
Améliorer la prise de décision clinique grâce à l’optimisation mathématique
Les médecins sont confrontés au quotidien à la responsabilité constante de prendre des décisions critiques dans le cadre de leur travail. Ces décisions concernent un large éventail de domaines, allant de la prise de rendez-vous à la détermination des doses optimales pour les traitements de chimiothérapie. La base de ces décisions repose sur la combinaison des connaissances et de l’expérience acquises par le médecin. La difficulté réside toutefois dans le fait que cette expérience précieuse n’est pas facilement transférable ou accessible. Le projet MODEST, financé par le CER, entend fournir aux médecins un système complet qui améliore leurs capacités de prise de décision et facilite l’évaluation. En outre, le projet s’efforce de doter les personnes moins expérimentées des outils nécessaires pour prendre des décisions éclairées en toute sécurité. Pour ce faire, le projet utilise une série de modèles mathématiques, d’algorithmes et de données médicales qui contribuent à améliorer l’efficacité.
Objectif
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.
Champ scientifique
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- medical and health sciencesclinical medicinecardiologycardiovascular diseasescardiac arrhythmia
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
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- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
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Programme(s)
Régime de financement
ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
39106 Magdeburg
Allemagne