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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A nationwide artificial intelligence risk assessment for primary prevention of cardiometabolic diseases

Descripción del proyecto

Una forma inteligente de identificar personas de alto riesgo

Las enfermedades sin diagnosticar constituyen un problema en curso. Cuanto antes se realice el diagnóstico, mayor será la probabilidad de reducir el riesgo de que una persona desarrolle complicaciones con consecuencias devastadoras. En lo que respecta a la diabetes, el ictus y la arteriopatía coronaria (la principal causa de muerte en Europa), existen intervenciones farmacológicas y del estilo de vida que son eficaces. Por ello, es importante identificar a las personas de alto riesgo en una etapa temprana. Sin embargo, los médicos solo suelen considerar las predicciones clínicas actuales cuando ya se sospecha la existencia de una enfermedad subyacente. El proyecto financiado con fondos europeos AI-PREVENT desarrollará métodos basados en inteligencia artificial para modelar las trayectorias de salud a partir de datos de registros nacionales sobre medicamentos, diagnósticos e información sociodemográfica y sobre el riesgo familiar con el fin de obtener rápidamente estimaciones del riesgo de enfermedad cardiometabólica.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-STG - Starting Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2020-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

HELSINGIN YLIOPISTO
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 550 057,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 550 057,00

Beneficiarios (1)

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