FEMALe накратко

Относно проекта

Предизвикателства като: все по-застаряващо население, множество хронични състояния, липса на съгласувано наблюдение, събиране и използване на данни в подкрепа на клинични решения и лечения, забавяне на диагностиката, погрешна диагноза или липса на диагноза като цяло, водят до това, че европейските здравни системи са в момента реагира, а не превантивно.
Това ще доведе до много повече пациенти, страдащи от хронични заболявания, намаляване на качеството на живот и увеличаване на разходите за здравеопазване.

Проектът Finding Endometriosis using Machine Learning (FEMaLe) ще разработи и демонстрира Scalable Multi-Omics платформа, която преобразува набори от данни за населението с множество омични лица в персонализиран модел за прогнозиране, за да подобри интервенцията по протежение на континуума на грижите за хора с ендометриоза.
Ние ще проектираме, валидираме и внедрим цялостен модел за откриване и управление на хора с ендометриоза, за да улесним вземането на споделени решения между пациента и доставчика на здравни услуги, да позволим доставянето на прецизна медицина и да стимулираме нови открития в лечението на ендометриоза, за да предоставим нови терапии и подобряване на качеството на живот на пациентите.

Нашия подход

Проектът FEMaLe разчита на процеси на участие, напреднали компютърни науки, генетика, най-съвременни технологии и споделени от пациенти данни, за да осигури:

1

Мобилно здравно приложение за хора с ендометриоза.

2

Три инструмента за подкрепа на клинични решения (CDS) за целеви доставчици на здравни услуги.

3

Базиран на компютърно зрение софтуерен инструмент за хирургия на ендометриоза в реално време с добавена реалност.

Превантивните действия в отговор на хората, страдащи от заболявания, включително ендометриоза, значително ще оптимизират качеството на живот и също ще намалят разходите за здравеопазване, например чрез намален брой операции, хоспитализации и рехабилитационни програми. Чрез събиране на докладвани от пациенти данни за симптоми в голяма произволна извадка от хора в репродуктивна възраст, FEMALE ще получи валидни оценки за степента и географското разпределение на инвалидизиращата болка в таза в тази група.

Чрез свързване на тази информация със съществуваща базирана на регистър информация за диагнози на ендометриоза, генетични биомаркери, употреба в здравеопазването, други соматични и психични здравни показатели, както и социално-икономически показатели, ще бъде възможно както да се получи оценка на свързаните със здравето, така и на социалните последиците от забавяне на диагностиката, но също и за разработване на фенотипно описание на хора с ендометриоза, което да се използва за постигане на ранна диагностика и лечение на ендометриоза с тазова болка. Представете си, ако ендометриозата може да бъде диагностицирана и лекувана по-рано, за да се намали това бреме – не само за засегнатите от ендометриоза, но и за обществото като цяло.

Нашите действия

FEMALE ще се бори с отрицателните ефекти на болестта върху пациентите, особено тежкото въздействие върху работата, взаимоотношенията и сексуалния живот на хората с ендометриоза и предизвикателствата пред доставчиците на здравни услуги в първичната и вторичната медицинска помощ. В крайна сметка това ще позволи на доставчиците на здравни услуги и пациентите да вземат споделени решения за подобряване на информираните решения, безопасността на пациентите и персонализираните режими на лечение.

FEMALE ще наблегне на справедливостта, етиката и овластяването чрез обучение по здравна грамотност и ще гарантира, че всички пациенти, независимо дали са уязвими или изобретателни, могат да използват инструментите за клинично вземане на решения и да постигнат максимални ползи.

FEMaLe предлага по-задълбочено разбиране на комплексни заболявания, не само ендометриоза. Ние ще създадем инструменти съвместно с доставчиците на здравни услуги, за да помогнем за стратификация на пациентите за по-точна диагноза и за персонализиране на избора на най-добрите лекарства.

Въз основа на оценки от организации за поддържане на здравето, FEMaLe очаква да може да намали общите разходи за лечение на ендометриоза с най-малко 20%, улеснено от съвместно вземане на решения, като същевременно подобрява резултатите за пациентите.