Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Symptoma, Better Diagnosis for Patients with Rare and Complex Diseases

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

D3.1 Spanish, Japanese, and Arabic version of Symptoma released. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

D3.1 Spanish, Japanese, and Arabic version of Symptoma released.T3.1 Pre-translation engine: translating our ontology in the respective language via machine translation (aggregating results of Google, Bing, Yandex, and Deepl) and medical databases such as Orpha.net, Wikipedia, and the International Classification of Diseases.T3.2 Review process: carried out redundantly by native-speaking medical professionals. We will provide a platform to review each pre-translation within the context of the original concept. T3.3 Data mining: articles from Pubmed, eBooks, journals, and the Web for each language version. For each translation analyzing whether those phrases are being used in context of the associated concepts (e.g. are the right symptoms mentioned alongside the suggested disease name?).T3.4 Localization: of Symptoma to Spanish, Japanese, and Arabic using our new localization engine.

D2.2 Release question sequences derived from deep learning algorithms. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

D2.2 Release question sequences derived from deep learning algorithms. T2.2 Train chatbot: utilizing the same case reports as in WP1. However, instead of searching with all symptoms extracted from the respective case, we start with one symptom only. Deep learning algorithms will then arrive at the best question sequence uncovering the other symptoms thus leading to the right diagnosis. Question sequences should then work for all 44,000 conditions in our database while accounting for disease incidences (a more common disease should have a higher priority than a rare one).T2.3 Test chatbot: in production. As in WP1, we will release question sequences to production, monitor search signals indicating successful questions, and continuously optimize for it.

Publikacje

Predicting Global Trends in COVID-19 Cases Via Online Symptom Checkers Self-Assessments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Marc Zobel, Alistair Martin, Jama Nateqi, Bernhard Knapp
Opublikowane w: SSRN Electronic Journal, 2020, ISSN 1556-5068
Wydawca: SSRN
DOI: 10.2139/ssrn.3729913

Querdenker-Preis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: DGIM
Opublikowane w: DMW - Deutsche Medizinische Wochenschrift, Numer 144/15, 2019, Strona(/y) 1085-1085, ISSN 0012-0472
Wydawca: Georg Thieme Verlag
DOI: 10.1055/a-0954-8989

Global review of assisted diagnosis tools using medical database and artificial intelligence methods to improve complex disease diagnosis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Anne Blériot, Franck Le Meur, Guillaume De Chamisso
Opublikowane w: Research Square, 2021, ISSN 2693-5015
Wydawca: Research Square
DOI: 10.21203/rs.3.rs-157785/v1

An artificial intelligence-based first-line defence against COVID-19: digitally screening citizens for risks via a chatbot (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alistair Martin, Jama Nateqi, Stefanie Gruarin, Nicolas Munsch, Isselmou Abdarahmane, Marc Zobel, Bernhard Knapp
Opublikowane w: Scientific Reports, Numer 10/1, 2020, ISSN 2045-2322
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-020-75912-x

Diagnostic Accuracy of Web-Based COVID-19 Symptom Checkers: Comparison Study (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Nicolas Munsch, Alistair Martin, Stefanie Gruarin, Jama Nateqi, Isselmou Abdarahmane, Rafael Weingartner-Ortner, Bernhard Knapp
Opublikowane w: Journal of Medical Internet Research, Numer 22/10, 2020, Strona(/y) e21299, ISSN 1438-8871
Wydawca: Journal of medical Internet Research
DOI: 10.2196/21299

Vom Symptom zur Diagnose – Tauglichkeit von Symptom-Checkern (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: J. Nateqi, S. Lin, H. Krobath, S. Gruarin, T. Lutz, T. Dvorak, A. Gruschina, R. Ortner
Opublikowane w: HNO, Numer 67/5, 2019, Strona(/y) 334-342, ISSN 0017-6192
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00106-019-0666-y

COVID-19 symptom frequency comparison: non-hospitalised positively and negatively tested persons with flu-like symptoms in Austria (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Nicolas Musch, Stefanie Gruarin, Alistair Martin, Jama Nateqi, Thomas Lutz, Judith H. Aberle, Bernhard Knapp
Opublikowane w: medRxiv, 2021
Wydawca: medRxiv
DOI: 10.1101/2021.02.24.21252426

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0