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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Massive reutilization of Electronic Health Records (EHRs) through AI to enhance clinical research and precision medicine

Descrizione del progetto

Sfruttare al massimo i dati delle cartelle cliniche elettroniche

Sebbene si possano estrarre informazioni estremamente preziose dalle cartelle cliniche elettroniche, queste ultime rimangono inutilizzate a causa della loro mancanza di struttura e del fatto che sono scritte in un linguaggio naturale. Il progetto SAVANA, finanziato dall’UE, consente ai professionisti sanitari di generare prove reali, effettuare nuove scoperte, creare medicina personalizzata e valutare gli esiti sanitari. A tal fine, creerà uno strumento che impiega l’elaborazione del linguaggio naturale per estrarre dati da ingenti quantità di narrazioni cliniche provenienti dalle cartelle elettroniche. Il nuovo strumento soddisferà i requisiti dei comitati etici ospedalieri, le norme dei servizi sanitari nazionali e le politiche dell’industria farmaceutica ed è rivolto a dirigenti, ospedali e ricercatori.

Obiettivo

In the last twenty years, the average return on R&D expenditure in the pharma industry has dropped from almost 18% to 3.7%. Moreover, annual funding for biomedical research has more than doubled while new drugs approvals have declined by one third. There is a wide consensus that the main cause of this problem is the exhaustion of a model intended to develop ‘broad indications’ and the need for a new ‘precision medicine’ model. We simply do not know enough about the underlying disease mechanisms involved, and more research is required to develop better disease classifications, which will enable a more targeted development approach for drugs and therapies.

Electronic Health Records (EHRs) has been used for more than ten years in most developed countries, and they gather now exhaustive clinical information of millions of patients. Leveraging EHRs could accelerate clinical research, and improve healthcare quality.

However, in order to uncover unknown disease models from EHRs, precision medicine requires massive research studies on thousands of patients (often in several countries). Currently there is no tool capable of: 1) automating the extraction of data from EHRs, and also, solving the privacy concerns raised by EHRs.

SAVANA RESEARCH uses Natural Language Processing to extract data from massive amounts of EHRs’ clinical narratives. It has the following advantages intended to make a leap in clinical research efficiency: 1) It uses only de-identified clinical records and ensures state of the art technologies to protect data privacy; 2) It is capable of decoding ten times more EHRs in half of the time; 3) It is capable of identifying 100 times more variables from EHRs; 4) And it costs 40% less.
The application of NLP to healthcare is a fast-growing market that is expected to reach 2.65 billion by 2021, by growing at a CAGR of 20.8%. SAVANA RESEARCH’s target markets are primary Europe and North America, which together comprises 75% of all clinical trials worldwide.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

SME-2 - SME instrument phase 2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

MEDSAVANA SL
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 943 358,07
Indirizzo
C/ JILOCA 4 PLANTA 5 DERECHA
28016 Madrid
Spagna

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 408 995,78

Partecipanti (3)

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