Descrizione del progetto
Un algoritmo di apprendimento automatico per la previsione precoce delle infezioni postoperatorie
Più o meno il 25 % dei pazienti chirurgici in Europa manifesta un qualche tipo di complicanza postoperatoria sotto forma di infezione. L’azienda olandese Healthplus.ai sta sviluppando un avanzato algoritmo di apprendimento automatico per prevedere le infezioni postoperatorie cinque giorni prima della diagnosi effettuata dall’équipe medica e con una precisione dell’80 %. Il progetto PERISCOPE, finanziato dall’UE, si propone di incrementare il set di dati e di superare il 90 % della precisione cinque giorni prima dell’insorgenza dei potenziali sintomi di infezione nel paziente. Il progetto sta concentrando inoltre l’attenzione su un modello e un piano commerciale sostenibile, sull’instaurazione di partenariati e su questioni a livello giuridico e normativo.
Obiettivo
Some 50M people need to undergo inpatient surgery per year in Europe Yet, despite intensive research efforts, around 25% of surgical patients will experience a complicated recovery with some type of infection on their path: pneumonia, urinary tract infections, wound infections, abdominal infections and bacteremia. Of course, the risk varies depending on the patient and the procedure, but despite efforts like biomarkers, risk scores or devices for early warning/detection, and preventive methods like ‘Enhanced Recovery After Surgery’ (ERAS), the overall risk still leaves almost one in four patients to get an infection within 30-days after surgery.
If we look beyond the personal suffering of patients and relatives, the cost of an infectious complication is estimated at around €10,000 per patient. Hence, total cost in only the Netherlands alone can be calculated at up to €3.5B per year, as approximately 350,000 Dutch patients go through an infection after surgery yearly. Total EU costs are even more shocking at an estimated €125B per year.
Healthplus.ai R&D BV is currently developing an advanced machine-learning (ML) algorithm (TRL level 4) to predict post-operative infections 5 days prior to the average medical team diagnosis, currently already achieving an accuracy of 80%. Through increasing the dataset and taking on more types of data, the ultimate goal is to ultimately achieve >90% accuracy at 5 days before the infectious symptoms on average are actually detected within the patient.
In this proposal, we seek how to go beyond the proven technical feasibility and assess channels to deliver the tool in a safe, affordable and scalable way through third-party vendors with a sustainable business model and plan with the right partnerships and intensify these relationships. Also, potential legal and regulatory issues with EU expansion will be identified, investigated and suitable measures outlined.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
Programma(i)
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