Descrizione del progetto
Computer per diagnosticare come i medici umani
Il potenziale dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria sta crescendo. Quando si tratta di fare diagnosi mediche, i computer potrebbero avere lo stesso successo dei medici umani. Il progetto MrDoc, finanziato dall’UE, ha sviluppato una piattaforma di apprendimento artificiale semi-supervisionata in grado di analizzare e interpretare set di dati medici. Ha progettato un processo che imita l’immaginazione umana creativa per rilevare e diagnosticare rapidamente alcune malattie non trasmissibili quali le malattie cardiovascolari e il diabete, utilizzando parametri biometrici (pressione arteriosa, variabilità della frequenza cardiaca, emoglobina, glicemia) con un alto livello di precisione. Il progetto si sta preparando per il mercato, per vendere e concedere in licenza la sua soluzione a tre gruppi target: pazienti, sviluppatori di strumenti software e hardware (nonché App) e aziende farmaceutiche.
Obiettivo
Non-communicable diseases such as cardiovascular diseases, diabetes, are by far the leading cause of death in the world and a growing burden for patients, healthcare providers and local economies. Despite many NCDs conditions like cardiac arrhythmia, diabetes, hypertension can be cured with early detection, they don’t often show symptoms. During their medical check-up, medical practitioners (GP) can’t be accurate as specific examinations (e.g. EGCs, blood tests), resulting in a growing number of errors or false negative/positive, which represent for Healthcare systems and additional financial burden. People are usually discouraged from doing specific examination due to long waiting time, invasiveness of medical tests and additional costs.Even if technological advancements have led to AI based easy-to-use solutions able to contribute positively to easy and early detection of diseases and pre-diseases condition, they come along with many significant limitations, such as the need to train on huge amounts of labelled data and difficulties in managing inputs that are noisy, incomplete or simply different from the original dataset (such data generated from a smartphone camera).This results in limited accuracy or significant costs and time consume for labelling of data. We have developed a platform based on a semi-supervised learning AI, able to analyse and interpret medical dataset through a process that mimics human creative imagination and, in a very short timeframe, detect and diagnose some NCDs and biometric parameters (blood pressure, Heart rate variability, haemoglobin, blood glucose) from “dirty” signals, generated by consumer electronics devices (smartphones, closed circuit cameras, etc.), with a high level of accuracy overcoming existing limitations.We aim at selling and licence our solution to 3 main targets: - final consumers/patients, - producers/owners of software and hardware tools (as well as Apps) in Health sector, Pharmaceutical companies.
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.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze mediche e della salute medicina clinica cardiologia malattie cardiovascolari aritmia cardiaca
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento semi-supervisionato
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori sensori ottici
- scienze mediche e della salute medicina clinica endocrinologia diabete
- scienze sociali scienze dell'educazione pedagogia apprendimento attivo
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
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H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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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.
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.
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-1 - SME instrument phase 1
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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
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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.
00146 ROMA
Italia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
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.