SC1-DTH-02-2020

Yapay Zeka Ve Büyük Veri Teknolojilerine Dayalı Kişiselleştirilmiş Erken Risk Tahmini, Önleme Ve Müdahale Yöntemleri Geliştirme.

Artan nüfus ve bu nüfusun giderek yaşlanması, artan kronik koşullar (zihinsel hastalıklar dahil) ve çoklu hastalık yükü ile birlikte, hastalıkların önlenmesini ve insanları hastalıklara karşı güçlendirmek, bunun yanında sağlık ve sosyal bakım ihtiyaçları için hizmet sunumu ihtiyacını ortaya çıkarmıştır.


Buradaki zorluk, mevcut çoklu veri kaynaklarını kullanarak hastalıkları öngörme, önleme ve müdahale için yapay zeka veya diğer teknolojilere dayanan kapsamlı modeller geliştirmek, doğrulamak ve bunları kişiselleştirilmiş sağlık ve bakım yollarına entegre etmektir.

Kapsam:

Tekliflerin, yeni sağlık ve bakım yolları için gerçekçi senaryolar üzerine inşa edilmesi ve davranışsal, sosyolojik, tıbbi ve diğer ilgili disiplinleri içeren çok disiplinli araştırmaları entegre etmesi beklenmektedir. Paydaş katılımı (özellikle dezavantajlı kullanıcı grupları, yani dezavantajlı bir durumda olanlar, örneğin yaşlı insanlar, özel ihtiyaçları veya kronik hastalıkları olan gruplar) araştırmanın bir parçası olmalıdır. İlgili kullanıcı gereksinimlerinin (sosyal statü, yaş ve cinsiyet yönleri dahil) karşılanması ve çözümlerin kullanıcılar tarafından kabul görmesi için hızlı çözüm önerileri beklenmektedir. Teklifler; veri koruması, gizlilik ve veri güvenliği gibi konuları da içermelidir.

Beklenen Etkiler:

Teklif, aşağıdaki alanlarda ilerlemesini ve spesifik etkisini ölçmek için uygun göstergeler sağlamalıdır:

    – İlgili paydaşların belirlenmiş rollerine dayanarak kişiselleştirilmiş risk tahmini, önleyici çözümler ve etkin müdahale hakkında yeterli bilgi sunma.
    – bakım sistemlerinin, mevcut uygulamalarla karşılaştırıldığında kişiselleştirilmiş erken risk tahminlerinin önlemlerin ve müdahalelerin net şekilde iyileştirilmesi.
     -Kişi merkezli erken risk tahmini, önleyici yöntemler ve müdahale modellerine dayalı yeni sağlık ve bakım yollarında müdahalelerin entegrasyonunun ve koordinasyonunun kullanışlılığı ve etkinliği.
     -Veri koruma, gizlilik ve güvenlik kuralları ve ilkelerine uygun olarak geniş çapta kullanıcı tarafından oluşturulan veri koleksiyonu sağlanması.
    – Avrupa Açık Bilim Bulutu altındaki araç ve servislerle entegrasyonun desteklenmesi.

Çağrı Açılış Tarihi: 19 Kasım 2019

Çağrı Kapanış Tarihi: 22 Nisan 2020

Örnek Proje:

Lifestyle, disease and biology put older people at risk of functional decline, leading to falls, cognitive impairment, frailty, and negative consequences for quality of life. PreventIT will develop and test an ICT based mHealth System (iPAS) for the consumer market that 1) enables early identification of risk of age-related functional decline, and 2) engenders behavioural change in younger older adults in order to adopt a healthy, active lifestyle. We will use an integrated system of a smartphone/watch as frontend technology and a protected cloud-based solution for handling of personal data as backend technology. We will develop online instruments for risk-screening, complexity metrics, motivation for behavioural change, and a method for personalise exercise by phenotype, based on currently available big data sets. The ICT based intervention we develop is unique, delivered on a smartphone/watch with exercise integrated in daily life and a behaviour change programme. We will evaluate the role of technology and behavioural change theories in risk prevention by performing a multinational feasibility RCT to compare with the same intervention without use of technology and with practice as usual. Usability and feasibility will be in focus, and ageing people will be included in all phases of the project. At the end of the project all assessment and intervention components will be integrated into a personalised self-administered activity system, designed to empower ageing people to control their own health and function. A microsimulation health economics model will be developed to predict effects of our risk prevention intervention on carers and the health care system. PreventIT will be performed by a strong interdisciplinary team with previous impact in the field of ageing and ICT, and commercial partners who are strong on technology development and exploitation are included to increase the chances for iPAS to become a first choice mHealth system for the ageing generation.