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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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A nationwide artificial intelligence risk assessment for primary prevention of cardiometabolic diseases

Projektbeschreibung

Hoch gefährdete Personen intelligent identifiziert

Nicht diagnostizierte Erkrankungen sind noch immer ein Problem. Je eher eine Diagnose gestellt wird, desto besser stehen die Chancen, dass sich spätere schwere Komplikationen vermeiden lassen. Für Diabetes, Schlaganfall und koronare Herzkrankheit (die häufigste Todesursache in Europa) gibt es wirksame pharmakologische Interventionen und Möglichkeiten in die Lebensführung einzugreifen. Hoch gefährdete Individuen bereits in einem Frühstadium zu erkennen, ist daher umso wichtiger. Ärztinnen und Ärzte stellen aber meist nur dann klinische Prognosen auf, wenn schon eine zugrundeliegende Krankheit vermutet wird. Das EU-finanzierte Projekt AI-PREVENT wird KI-Methoden entwickeln, um gesundheitliche Verläufe zu modellieren. Nationale Registerdaten über Medikation, Diagnosen, familiäres Risiko und soziodemografische Angaben werden dabei berücksichtigt, um präzise Risikoabschätzungen für Herz- und Stoffwechselkrankheiten zu erhalten.

Ziel

Diabetes, stroke and coronary artery disease (cardiometabolic diseases) are the leading cause of death in Europe. Given that effective pharmacological and lifestyle interventions are available, it is important to identify high risk individuals at an early stage. Traditionally, this is done using clinical prediction models. However, the established models have substantial limitations: they are often used by doctors only when an underlying disease is already suspected, they are not developed on updated nationally-representative data and they require time-consuming clinical measurements. Thus, a substantial part of the population is not provided with risk assessment. I propose to revolutionize the existing approaches to primary prevention by providing risk assessment of cardiometabolic diseases before an individual even steps into the doctors office for a visit. To this end my project has three main objectives:

1) Development of artificial intelligence (AI) approaches to model health trajectories based on nationwide registry data on medications, diagnoses, familial risk and socio-demographic information to obtain accurate risk estimates for cardiometabolic disease. I will integrate high quality data from selected countries that have long traditions of registry data (Finland and Sweden, over 7.5 million individuals).

2) To identify health trajectories that maximize the clinical utility of genetic scores by integrating genetic and registry-based data on > 1 million people to identify subgroups of individuals for whom genetic information might improve risk prediction.

3) Validation of AI and genetic-based risk assessment as first-stage screening via a clinical study in 2800 individuals.

My project leverages the latest developments in AI and high-quality data of unprecedented scale to deliver a paradigm shift with important public health consequences by potentially changing the way cardiometabolic disease risk is assessed.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-STG - Starting Grant

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

HELSINGIN YLIOPISTO
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 550 057,00
Adresse
FABIANINKATU 33
00014 HELSINGIN YLIOPISTO
Finnland

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 550 057,00

Begünstigte (1)

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