Moteris trumpai
Apie projektą
Dėl tokių iššūkių kaip: vis labiau senstanti visuomenė, daugybė lėtinių ligų, nuoseklaus stebėjimo, duomenų rinkimo ir naudojimo klinikiniams sprendimams ir gydymui pagrįsti trūkumas, diagnostikos delsimas, klaidinga diagnozė arba apskritai diagnozės nebuvimas lemia tai, kad Europos sveikatos priežiūros sistemos yra neveiksmingos. šiuo metu reaguoja, o ne prevencinė.
Dėl to daug daugiau pacientų, sergančių lėtinėmis ligomis, susidurs, pablogės gyvenimo kokybė ir padidės sveikatos priežiūros išlaidos.
Projektas Finding Endometriosis using Machine Learning (FEMaLe) sukurs ir demonstruos Scalable Multi-Omics platformą, kuri paverčia kelių žmonių populiacijos duomenų rinkinius į asmeninį nuspėjamąjį modelį, siekiant pagerinti intervenciją endometrioze sergančių žmonių priežiūros tęstinumu.
Sukursime, patvirtinsime ir įgyvendinsime išsamų endometrioze sergančių žmonių aptikimo ir valdymo modelį, kad palengvintume paciento ir sveikatos priežiūros paslaugų teikėjo bendrų sprendimų priėmimą, sudarytume galimybę pristatyti tikslius vaistus ir paskatintume naujus endometriozės gydymo atradimus, kad būtų galima teikti naujus gydymo būdus. ir pagerinti pacientų gyvenimo kokybę.
Mūsų požiūris
„FEMaLe“ projektas remiasi dalyvaujančiais procesais, pažangiais kompiuterių mokslais, genetika, naujausiomis technologijomis ir pacientų bendrais duomenimis, kad būtų galima pateikti:
1
Mobilioji sveikatos programa žmonėms, sergantiems endometrioze.
2
Trys klinikinių sprendimų palaikymo (CDS) įrankiai, skirti tiksliniams sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams.
3
Kompiuterinės vizijos programinės įrangos įrankis, skirtas realaus laiko papildytos realybės vadovaujamai endometriozės chirurgijai.
Prevenciniai reagavimo veiksmai žmonėms, kenčiantiems nuo ligų, įskaitant endometriozę, labai pagerins gyvenimo kokybę ir sumažins sveikatos priežiūros išlaidas, pvz., sumažinus operacijų, hospitalizacijų ir reabilitacijos programų skaičių. Surinkusi pacientų praneštus duomenis apie simptomus didelėje atsitiktinės reprodukcinio amžiaus žmonių imtyje, MOTERIS gaus pagrįstus įvertinimus apie sekinančio dubens skausmo mastą ir geografinį pasiskirstymą šioje grupėje.
Susiejus šią informaciją su esama registro informacija apie endometriozės diagnozes, genetinius biologinius žymenis, sveikatos priežiūros naudojimą, kitus somatinės ir psichinės sveikatos bei socialinius ekonominius rodiklius, bus galima įvertinti tiek su sveikata, tiek socialinius rodiklius. diagnostikos vėlavimo pasekmes, bet ir sukurti endometrioze sergančių žmonių fenotipo aprašymą, kuris būtų naudojamas ankstyvai endometriozės su dubens skausmu diagnostikai ir gydymui. Įsivaizduokite, jei endometriozę būtų galima diagnozuoti ir gydyti anksčiau, kad ši našta būtų sumažinta ne tik tiems, kurie serga endometrioze, bet ir apskritai visuomenei.
Mūsų veiksmai
FEMaLE kovos su neigiamu ligos poveikiu pacientams, ypač su dideliu poveikiu endometrioze sergančių žmonių darbui, santykiams ir seksualiniam gyvenimui, taip pat su iššūkiais sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams pirminės ir antrinės sveikatos priežiūros srityje. Galiausiai tai leis sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams ir pacientams priimti bendrus sprendimus, kad būtų galima priimti pagrįstus sprendimus, pagerinti pacientų saugą ir individualizuoti gydymo režimus.
MOTERIS akcentuos teisingumą, etiką ir galių suteikimą, ugdydamas sveikatos raštingumą, ir užtikrins, kad visi pacientai, nesvarbu, ar jie būtų pažeidžiami, ar išradingi, galėtų naudotis klinikinių sprendimų priemonėmis ir pasiekti maksimalios naudos.
FEMaLe padeda giliau suprasti sudėtingas ligas, o ne tik endometriozę. Kartu su sveikatos priežiūros paslaugų teikėjais kursime įrankius, padėsiančius suskirstyti pacientus, kad būtų galima tiksliau diagnozuoti, ir individualizuoti geriausių vaistų pasirinkimą.
Remiantis sveikatos priežiūros organizacijų vertinimais, FEMaLe tikisi, kad bendras endometriozės gydymo išlaidas pavyks sumažinti bent 20%, o tai palengvins bendrų sprendimų priėmimas ir pagerins pacientų rezultatus.