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Über FEMaLe
Finding Endometriosis using Machine Learning ist ein Horizon2020-Projekt, das sich ausschließlich auf die Verbesserung der Diagnose, Prävention und Versorgung bei Endometriose konzentriert. Das FEMaLe-Projekt wird Brücken über Disziplinen und Sektoren bauen, um genetisches und epidemiologisches Wissen in klinische Werkzeuge zu übersetzen, die die Entscheidungsfindung in Bezug auf Diagnose und Versorgung sowohl für Allgemeinmediziner als auch für hochspezialisierte Endometriose-Kliniken unterstützen – alles durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Ziele des Projekts
Bewusstsein
Die Verbesserung der Aufklärung und des Krankheitsbewusstseins für Patienten, öffentliche Einrichtungen und Gesundheitsdienstleister wird die rechtzeitige und genaue Diagnose und Behandlung verbessern und neue Fortschritte ermöglichen.
Forschung
Die Forschungsaktivitäten wie das Sammeln und Analysieren von Daten und das Identifizieren von Mustern und Modellen innerhalb von FEMaLE haben den wissenschaftlichen Nutzen und Wert im Blick.
Innovation
FEMaLe wird Möglichkeiten für eine weitere Verbesserung der Ergebnisse schaffen, indem es prädiktive Biomarker für Risiko, Prognose und Ansprechen auf die Behandlung entwickelt.
Ressourcen
Eines der Hauptziele des FEMaLe-Projekts ist die Generierung von Wissen.
Die von den Forschern des Projekts erstellten Publikationen werden in Kürze hier veröffentlicht.
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