Opis projektu
Usprawnianie procesu podejmowania decyzji klinicznych poprzez optymalizację matematyczną
W swojej codziennej pracy lekarze muszą nieustannie podejmować decyzje o krytycznym znaczeniu. Decyzje te dotyczą szerokiego zakresu zagadnień, od planowania wizyt po określanie optymalnych dawek chemioterapii. Decyzje te podejmowane są na podstawie wiedzy i doświadczenia lekarza. Trudność polega jednak na tym, że tak cenne doświadczenie nie jest ani łatwe do przeniesienia, ani łatwo dostępne. Zespół finansowanego przez ERBN projektu MODEST zamierza zapewnić lekarzom kompleksowy system, który zwiększy ich zdolności decyzyjne i ułatwi ocenę. Ponadto celem projektu jest wyposażenie mniej doświadczonych osób w narzędzia niezbędne do bezpiecznego podejmowania świadomych decyzji. W tym celu zespół wykorzystuje szereg modeli matematycznych, algorytmów i danych medycznych, które przyczyniają się do poprawy skuteczności.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- 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
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-COG - Consolidator GrantInstytucja przyjmująca
39106 Magdeburg
Niemcy