FEMALe ukratko
O projektu
Izazovi kao što su: sve starije stanovništvo, višestruka kronična stanja, nedostatak koherentnog praćenja, prikupljanja i korištenja podataka za podršku kliničkim odlukama i liječenju, odgoda dijagnostike, pogrešna dijagnoza ili nedostatak dijagnoze u cijelosti, imaju za posljedicu da su europski zdravstveni sustavi trenutno reagira, a ne preventivno.
To će dovesti do suočavanja s mnogo više pacijenata s kroničnim bolestima, smanjenja kvalitete života i povećanja izdataka za zdravstvo.
Projekt Finding Endometriosis using Machine Learning (FEMaLe) razvit će i demonstrirati Scalable Multi-Omics Platformu koja pretvara multi-omic skupove podataka o populaciji osoba u personalizirani prediktivni model za poboljšanje intervencije duž kontinuuma skrbi za osobe s endometriozom.
Dizajnirat ćemo, potvrditi i implementirati sveobuhvatan model za otkrivanje i liječenje osoba s endometriozom kako bismo olakšali zajedničko donošenje odluka između pacijenta i pružatelja zdravstvenih usluga, omogućili isporuku preciznih lijekova i potaknuli nova otkrića u liječenju endometrioze kako bismo pružili nove terapije i poboljšati kvalitetu života pacijenata.
Naš pristup
Projekt FEMaLe oslanja se na procese sudjelovanja, napredne računalne znanosti, genetiku, najsuvremenije tehnologije i podatke koje dijele pacijenti kako bi pružio:
1
Mobilna zdravstvena aplikacija za osobe s endometriozom.
2
Tri alata za podršku kliničkom odlučivanju (CDS) za ciljane pružatelje zdravstvenih usluga.
3
Softverski alat temeljen na računalnom vidu za operaciju endometrioze vođenu proširenom stvarnošću u stvarnom vremenu.
Preventivno reagiranje na osobe koje boluju od bolesti, uključujući endometriozu, uvelike će optimizirati kvalitetu života i također smanjiti troškove zdravstvene skrbi, npr. kroz smanjeni broj operacija, hospitalizacija i rehabilitacijskih programa. Prikupljanjem podataka o simptomima koje su prijavili pacijenti u velikom nasumičnim uzorcima ljudi u reproduktivnoj dobi, FEMALE će dobiti valjane procjene o opsegu i geografskoj distribuciji iscrpljujuće boli u zdjelici u ovoj skupini.
Povezivanjem ovih informacija s postojećim podacima temeljenim na registrima o dijagnozama endometrioze, genetskim biomarkerima, korištenju zdravstvene zaštite, drugim somatskim i mentalnim zdravstvenim pokazateljima, kao i socioekonomskim pokazateljima, bit će moguće dobiti procjenu zdravstvenih i društvenih posljedice odgode dijagnostike, ali i razviti opis fenotipa osoba s endometriozom koji će se koristiti za postizanje rane dijagnoze i liječenja endometrioze s boli u zdjelici. Zamislite kada bi se endometrioza mogla dijagnosticirati i liječiti ranije kako bi se smanjio ovaj teret – ne samo za one koji su pogođeni endometriozom, već i za društvo općenito.
Naše akcije
FEMALE će se boriti protiv negativnih učinaka bolesti na pacijente, posebice teškog utjecaja na posao, odnose i seksualne živote osoba s endometriozom, te izazova za pružatelje zdravstvenih usluga u primarnoj i sekundarnoj zaštiti. U konačnici, omogućit će pružateljima zdravstvenih usluga i pacijentima zajedničko donošenje odluka radi poboljšanja informiranih odluka, sigurnosti pacijenata i personaliziranih režima liječenja.
FEMALE će naglasiti pravednost, etiku i osnaživanje kroz obrazovanje o zdravstvenoj pismenosti i osigurati da svi pacijenti, ranjivi ili snalažljivi, mogu koristiti kliničke alate za odlučivanje i postići maksimalnu korist.
FEMaLe donosi dublje razumijevanje složenih bolesti, a ne samo endometrioze. Zajedno s pružateljima zdravstvenih usluga izradit ćemo alate kako bismo pomogli stratificirati pacijente za točniju dijagnozu i personalizirati odabir najboljih lijekova.
Na temelju procjena organizacija za održavanje zdravlja, FEMaLe očekuje da će moći smanjiti ukupne troškove liječenja endometrioze za najmanje 20%, olakšano zajedničkim donošenjem odluka, dok će poboljšati ishode pacijenata.