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

A nationwide artificial intelligence risk assessment for primary prevention of cardiometabolic diseases

Opis projektu

Inteligentny sposób wykrywania osób obarczonych wysokim ryzykiem

Niezdiagnozowana choroba to nieustający problem. Im wcześniej postawi się diagnozę, tym większe są szanse na ograniczenie ryzyka, że u danej osoby wystąpią bardzo poważne powikłania. Jeśli chodzi o cukrzycę, udar i chorobę niedokrwienną serca (wiodące przyczyny śmierci w Europie), dostępne są skuteczne interwencje farmakologiczne i związane ze stylem życia. Z tego względu ważne jest wykrycie osób obarczonych wysokim ryzykiem już na wczesnym etapie rozwoju choroby, jednak lekarze zwykle biorą pod uwagę stosowane obecnie wskaźniki kliniczne dopiero w sytuacji, gdy podejrzewają już istnienie choroby. Dlatego też twórcy finansowanego ze środków UE projektu AI-PREVENT opracują podejścia oparte na SI, by utworzyć modele trajektorii zdrowotnych na podstawie ogólnokrajowych danych rejestrowych dotyczących leków, diagnoz, ryzyka występowania chorób w rodzinie oraz informacji społeczno-demograficznych, aby uzyskać dokładne oceny ryzyka wystąpienia chorób sercowo-metabolicznych.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

ERC-STG - Starting Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

HELSINGIN YLIOPISTO
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 550 057,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 550 057,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0