L'Union européenne soutient un grand projet international de recherche et d'innovation qui vise à améliorer le traitement et la qualité de vie des personnes atteintes d'endométriose : Trouver l'endométriose à l'aide de l'apprentissage automatique (FEMaLe)
La subvention de 6 millions d'euros a été attribuée à partir du pool Horizon 2020 au projet FEMaLE de quatre ans, qui se concentre entièrement sur l'amélioration du diagnostic, de la prévention et des soins dans endométriose.
Le projet est dirigé par l'Université d'Aarhus et dirigé par le généticien Mette Nyégaard (département de biomédecine), épidémiologiste Dorte Rytter (ministère de la santé publique), ainsi que psychologue Karina Ejgaard Hansen et professeur Axel Forman (département de médecine clinique), ainsi que 15 autres collaborateurs à travers l'Europe*.
Endométriose.org est ravi d'être un collaborateur et un contributeur à cette initiative.
Les défis de l'endométriose
Nous connaissons tous les défis de l'endométriose :
- retard diagnostique
- sous diagnostiqué / mal diagnostiqué
- frapper et manquer traitements, y compris le manque d'accès à des soins chirurgicaux qualifiés
- altération de la fertilité, et
- gravement qualité de vie compromise et conséquent fardeau socio-économique pour les personnes concernées.
Le projet FEMaLe vise à relever ces défis en examinant comment les prévention de l'endométriose peut être amélioré avec diagnostic plus précoce et soutien à l'autonomie.
FEMaLe – faire progresser la compréhension de l'endométriose
Le projet FEMaLe établira des ponts entre les disciplines et les secteurs pour traduire les connaissances génétiques et épidémiologiques en outils cliniques qui soutiennent la prise de décision en termes de diagnostic et de soins destinés à la fois à la médecine générale et aux cliniques d'endométriose hautement spécialisées - le tout via l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
La coordinatrice scientifique de FEMaLe, Mette Nyegaard, explique :
Professeur associé, Université Mette Nyegaard d'Aarhus
“L'amélioration du diagnostic et de la prévention, tout en soutenant l'auto-prise en charge, se fera en identifiant les sous-types biologiques de l'endométriose grâce à l'introduction d'outils numériques de détection, et en soutenant le dialogue sur les options de traitement entre les patients et les professionnels de la santé - un dialogue qui est caractérisé actuellement trop souvent par des tabous et par des personnes atteintes de symptômes débilitants qui ne se font pas entendre.
« Nous espérons que ce projet pourra introduire une voie viable pour l'utilisation de la médecine de précision et le partage de données avec les citoyens, et qu'il servira de moteur pour de nouvelles découvertes dans la recherche sur l'endométriose.
"Le succès dans ce domaine devrait à la fois réduire le fardeau personnel et sociétal en termes de qualité de vie et de productivité au travail compromises pour les personnes touchées par l'endométriose.
« Nous voulons juste prévenir l'endométriose chez la prochaine génération de femmes !
Collaboratrices FEMaLE
- Aarhus Universitet, Danemark
- Aarhus Universitetshospital, Danemark
- Corréler AS, Norvège
- Egyutt Konnyebb Noi Egeszsegert Alapitvany, Hongrie
- Société européenne pour la qualité et la sécurité en médecine familiale (EQuiP), Danemark
- Istanbul Avrupa Araştırmaları Derneği, Turquie
- Kungliga Tekniska Högskolan, Suède
- PrecisionLife Ltd, Royaume-Uni
- Rīgas Tehniskā Universitāte, Lettonie
- Semmelweis Egyetem, Hongrie
- Réalité Augmentée Chirurgicale (SurgAR), France
- Université d'Aberdeen, Royaume-Uni
- Université d'Édimbourg, Royaume-Uni
- Université d'Oxford, Royaume-Uni
- Laboratoire Yourcode, Hongrie
- Nemanja Todic Preduzetnik WEB Bay, Serbie