Why attend this year? Francisca Gaifém had a few thoughts about last year’s event ...
Om KVINDER
Finding Endometriosis ved hjælp af Machine Learning er et Horizon2020-projekt med fokus udelukkende på at forbedre diagnosticering, forebyggelse og pleje i endometriose. FEMaLe-projektet vil bygge broer på tværs af discipliner og sektorer for at omsætte genetisk og epidemiologisk viden til kliniske værktøjer, der understøtter beslutningstagning med hensyn til diagnose og pleje rettet mod både almen praksis og højt specialiserede endometrioseklinikker – alt sammen via maskinlæring og kunstig intelligens.
Projektets mål
Opmærksomhed
Øget uddannelse og sygdomsbevidsthed for patienter, offentlige og sundhedsudbydere vil øge rettidig og præcis diagnose og behandling og give mulighed for nye fremskridt.
Forskning
Forskningsaktiviteterne såsom dataindsamling og analyse og identifikation af mønstre og modeller inden for FEMaLE vil have den videnskabelige nytte og værdi i betragtning.
Innovation
FEMaLe vil skabe muligheder for yderligere forbedring af resultater ved at udvikle prædiktive biomarkører for risiko, prognose og behandlingsrespons.
Ressourcer
Et af FEMALe-projektets hovedmål er at generere viden.
Publikationerne skabt af projektets forskere vil snart blive offentliggjort her.
Kvindelig videoforklarer
Seneste nyt
Dataset initial analysis and stratified split
Rehearsal time! The preparation of Wednesday’s H2020 FEMaLe project review is no small task, ...
Project Coordinator – Ulrik Bak Kirk
Second FEMaLe project review has concluded, in the picture you see our highly concentrated ...
Endometriosis is a complex disease with both genres and environmental factors contributing to risk
What needs to be done for women with #endometriosis? On International Women’s Day 20 ...
Everything feels hopeless
With #endometriosis being a disease that takes notoriously long to diagnose, is rarely talked ...