Mašīnmācība
Koncepcijas paredzošais un preventīvais domāšanas veids ir iespēja personalizēt veselības aprūpes sniegšanu Eiropā. Personas datu ziedošanas integrācija kopā ar lielo datu analīzes rīkiem piedāvā tehnoloģiskas iespējas, lai dotu iespēju un iesaistīt cilvēkus viņu veselībā un dzīvē, vienlaikus ieviešot digitālo veselības risinājumu tirgus potenciālu.
Diagnostikas prognoze
Pieaugošā sarežģītība un apkopoto veselības aprūpes datu apjoms sniedz iespēju agrāk identificēt slimību. Konkrēti, var atklāt regulāri savākto veselības aprūpes datu modeļus, lai atrastu un novērtētu slimības risku nediagnozētiem pacientiem. Iepriekšējo pacientu datu, piemēram, medicīnisko un recepšu prasību izmantošana, lai veicinātu turpmākas diagnozes, var palīdzēt lielākam skaitam pacientu saņemt pienācīgu aprūpi un ārstēšanu. Šāda veida pacientu slimību modelēšana un diagnostikas prognozēšana ir iespējama, pateicoties mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai.
CDS rīki
Validētu modeļu, kuru pamatā ir lielo datu tehnoloģijas, integrācija prognozēšanai, profilaksei un intervencei izmantotu vairākus pieejamos datu resursus personalizētos veselības un aprūpes ceļos. Tas, kas tiek sniegts aprūpes vietā, ļautu veselības aprūpes sniedzējam reāllaikā novērtēt pareizo rīcību un dot personām iespēju aktīvi veicināt riska mazināšanu, profilaksi un mērķtiecīgu iejaukšanos, uzlabojot rezultātus un samazinot veselības aprūpes izmaksas. FEMaLE izstrādās trīs CDS (klīnisko lēmumu atbalsta) rīkus, kas tiks pārbaudīti dažādos klīniskos apstākļos, lai demonstrētu Scalable Multi-Omics Platform (SMOP) jaudu, potenciālu, darbības jomu un lietderību, veicinot precīzās medicīnas iespējas. Šādi CDS rīki labāk prognozēs individuālos slimības riskus un iespējamo reakciju uz terapiju, tāpēc tiem būs lielāka klīniskā lietderība.
FEMALE izstrādās un demonstrēs Mērogojama Multi-Omics platforma (SMOP) kas pārvērš multi-omics personu populācijas datu kopas personalizētā prognozēšanas modelī, lai uzlabotu iejaukšanos visā pacientu ar endometriozi aprūpes nepārtrauktībā.