Koneoppiminen
Konseptin ennakoiva ja ennaltaehkäisevä ajattelutapa tarjoaa mahdollisuuden yksilöidä terveydenhuoltopalveluita Euroopassa. Henkilötietojen luovuttamisen yhdistäminen big datan analyyttisten työkalujen kanssa tarjoaa teknisiä valmiuksia ihmisten omaan terveyteen ja elämään ja heidän osallistumiseensa, samalla kun ne tuovat markkinoille digitaalisia terveysratkaisuja.
Diagnostinen ennuste
Kerätyn terveydenhuoltotiedon kehittyminen ja lisääntyvä määrä tarjoaa mahdollisuuden sairauksien varhaiseen tunnistamiseen. Erityisesti rutiininomaisesti kerättyjen terveydenhuoltotietojen mallit voidaan paljastaa diagnosoimattomien potilaiden sairausriskin löytämiseksi ja arvioimiseksi. Aiempien potilastietojen, kuten lääketieteellisten ja reseptivaatimusten, käyttö tulevien diagnoosien ohjaamiseen voi auttaa useampia potilaita saamaan asianmukaista hoitoa. Tekoäly ja koneoppiminen mahdollistavat tämän tyyppisen potilassairauksien mallinnuksen ja diagnostisen ennustamisen.
CDS-työkalut
Big data -teknologioihin perustuvien validoitujen mallien integrointi ennustamiseen, ennaltaehkäisyyn ja interventioon käyttäisi useita saatavilla olevia tietoresursseja yksilöllisillä terveydenhuolto- ja hoitopoluilla. Tämä, joka toimitetaan hoitopisteessä, antaisi terveydenhuollon tarjoajalle mahdollisuuden arvioida oikea toimintatapa reaaliajassa ja antaa yksilöille mahdollisuuden osallistua aktiivisesti riskien lieventämiseen, ennaltaehkäisyyn ja kohdennettuihin toimenpiteisiin, parantaa tuloksia ja vähentää terveydenhuollon kustannuksia. FEMaLE kehittää kolme CDS-työkalua (kliinisen päätöksenteon tuki) testattavaksi erilaisissa kliinisissä ympäristöissä osoittaakseen tarkkuuslääketieteen skaalautuvan Multi-Omics Platformin (SMOP) tehon, potentiaalin, laajuuden ja hyödyllisyyden. Tällaiset CDS-työkalut ennustavat paremmin yksittäisiä sairausriskejä ja todennäköistä vastetta hoitoon, joten niillä on suurempi kliininen käyttökelpoisuus.
FEMaLE kehittää ja esittelee Skaalautuva Multi-Omics Platform (SMOP) joka muuntaa multi-omics-henkilöpopulaatiotietojoukot henkilökohtaiseksi ennakoivaksi malliksi, joka parantaa interventiota endometrioosia sairastavien ihmisten hoidon jatkuvuudessa.