Projektbeschreibung
Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit leichter und schneller beobachten – dank Big Data
Mitarbeitende der Gesundheitsämter, die mit dem Schutz der Bevölkerung vor dem Ausbruch von Infektionskrankheiten betraut sind, verlassen sich in der Regel auf Berichte von Gesundheitsdienstleistern zu bestimmten Erkrankungen (indikatorgestützte Überwachung). In letzter Zeit stützen sie sich jedoch zunehmend auf die ereignisbasierte Überwachung, wobei sie Berichte, Artikel, Gerüchte und andere Informationen nutzen, die über formelle und informelle Kanäle, wie Blogs, Hotlines und soziale Medien, übermittelt werden. Der Vorteil der ereignisbasierten Überwachung liegt in ihrer Aktualität. Dadurch lassen sich Vorkommnisse bereits erkennen, bevor viele Patientinnen und Patienten Gesundheitsdienstleister aufgesucht oder ein positives Testergebnis erhalten haben. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts MOOD soll der Nutzen dieser Art von Überwachung durch Data Mining und Big Data gesteigert werden. Ergänzt wird dieses Vorhaben selbstverständlich durch eine Online-Plattform, welche die routinemäßige Nutzung anregen, Echtzeitanalysen ermöglichen sowie die Datenerhebung und -auswertung verbessern soll.
Ziel
The detection of infectious disease emergence relies on reporting cases, i.e. indicator-based surveillance (IBS). This method lacks sensitivity, due to non or delayed reporting of cases. In a changing environment due to climate change, animal and human mobility, population growth and urbanization, there is an increased risk of emergence of new and exotic pathogens, which may pass undetected with IBS. Hence, the need to detect signals of disease emergence using informal, multiple sources, i.e. event-based surveillance (EBS). The MOOD project aims at harness the data mining and analytical techniques to the big data originating from multiple sources to improve detection, monitoring, and assessment of emerging diseases in Europe. To this end, MOOD will establish a framework and visualisation platform allowing real-time analysis and interpretation of epidemiological and genetic data in combination with environmental and socio-economic covariates in an integrated inter-sectorial, interdisciplinary, One health approach:
1)Data mining methods for collecting and combining heterogeneous Big data,
2)A network of disease experts to define drivers of disease emergence,
3)Data analysis methods applied to the Big data to model disease emergence and spread,
4)Ready-to-use online platform destined to end users, i.e. national and international human and veterinary public health organizations, tailored to their needs, complimented with capacity building and network of disease experts to facilitate risk assessment of detected signals.
MOOD output will be designed and developed with end users to assure their routine use during and beyond MOOD. They will be tested and fine-tuned on air-borne, vector-borne, water-borne model diseases, including anti-microbial resistance. Extensive consultations with end users, studies into the barriers to data sharing, dissemination and training activities and studies on the cost-effectiveness of MOOD output will support future sustainable user uptake
Wissenschaftliches Gebiet
Not validated
Not validated
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseases
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata mining
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug resistanceantibiotic resistance
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SC1-2019-Single-Stage-RTD
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
75016 Paris
Frankreich
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Beteiligte (26)
2000 ANTWERPEN
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38098 San Michele All'Adige
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
38122 Trento
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8092 Zuerich
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1000 029 Lisboa
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HR6 8QA Leominster
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1206 Geneve
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75654 Paris
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1050 Bruxelles / Brussel
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3000 Leuven
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34090 Montpellier
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SO17 1BJ Southampton
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2980 Zoersel
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
53111 Bonn
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
6865 HK DOORWERTH
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OX1 2JD Oxford
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00161 Roma
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00271 Helsinki
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49100 Angers
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11000 Beograd
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28029 Madrid
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94700 Maisons Alfort
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75007 Paris
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69280 Marcy L Etoile
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91120 Palaiseau
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02446 Brookline Ma
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