Cel
Transition from healthy status to Parkinson’s Disease (PD) is vaguely tractable, since symptoms can be so subtle in the early stages that they go unnoticed. Lack of biomarkers and/or findings on routine MRI and CT scans, PD is left undiagnosed for years, gradually affecting the life of over 6.5 million of older adults (>55-60 yrs) worldwide, increasing the risk of their health deterioration. Epidemiological studies conclude that early intervention could have an inverse relation with the PD-related risks of progressive frailty, falls and emotional shift towards depression. Based on this evidence, the cardinal objective of i-PROGNOSIS is the development of (i) an ICT-based behavioural analysis approach for capturing, as early as possible, the PD symptoms appearance, and (ii) the application of ICT-based interventions countering identified risks. To achieve this, awareness initiatives will be employed, so as to construct i-PROGNOSIS community, targeting > 5000 older individuals within the duration of the project, in order to unobtrusively sense large scale behavioural data from its members, acquired from their natural use of mobile devices (smartphone/smartwatch). Ensuring anonymisation and secure Cloud archiving, i-PROGNOSIS will develop and employ advanced big data analytics and machine learning techniques, in a distributed and privacy aware fashion, so as to instantiate a PD Behavioural Model and construct reliable early PD symptoms detection alarms. To those identified and clinically validated as early stage PD patients, ICT-based interventions will be provided via the i-PROGNOSIS Intervention Platform, including: a) a Personalised Game Suite (ExerGames, DietaryGames, EmoGames, Handwriting/VoiceGames) for physical/emotional support, b) targeted nocturnal intervention to increase relaxation/sleep quality and c) assistive interventions for voice enhancement and gait rhythm guidance. In this way, i-PROGNOSIS will constructively contribute to active and healthy ageing.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
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. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
- inżynieria i technologiainżynieria medycznadiagnostyka obrazowatomografia komputerowa
- inżynieria i technologiainżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatycznainżynieria informacyjnatelekomunikacjatelefony komórkowe
- inżynieria i technologiainżynieria medycznadiagnostyka obrazowaobrazowanie metodą rezonansu magnetycznego
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznaneurologiachoroba Parkinsona
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-PHC-2014-2015
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-PHC-2015-single-stage
System finansowania
RIA -Koordynator
546 36 THESSALONIKI
Grecja