To help create a workplace environment that’s suitable for everyone, the British Standards Institution ...
Over VROUW
Endometriose vinden met behulp van machine learning is een Horizon2020-project dat zich volledig richt op het verbeteren van de diagnose, preventie en zorg bij endometriose. Het FEMaLe-project zal bruggen bouwen tussen disciplines en sectoren om genetische en epidemiologische kennis te vertalen in klinische hulpmiddelen die de besluitvorming op het gebied van diagnose en zorg ondersteunen, gericht op zowel huisartspraktijken als zeer gespecialiseerde endometrioseklinieken - allemaal via machine learning en kunstmatige intelligentie.
Doelen van het project
Bewustzijn
Het vergroten van het onderwijs en het ziektebewustzijn voor patiënten, het publiek en zorgverleners zal tijdige en nauwkeurige diagnose en behandeling vergroten, en nieuwe vorderingen mogelijk maken.
Onderzoek
De onderzoeksactiviteiten zoals het verzamelen en analyseren van gegevens en het identificeren van patronen en modellen binnen FEMaLE zullen het wetenschappelijke nut en de waarde beogen.
Innovatie
FEMaLe zal kansen creëren voor verdere verbetering van de resultaten door voorspellende biomarkers van risico, prognose en behandelingsrespons te ontwikkelen.
Bronnen
Een van de belangrijkste doelstellingen van het FEMaLe-project is het genereren van kennis.
Binnenkort verschijnen hier de publicaties van de onderzoekers van het project.
VROUWELIJKE video-uitleg
Laatste nieuws
EMPLOYERS!
FEMaLe Project acknowledges and commends Endometriosis UK’s quest for more #endometriosis friendly employers. The ...
The ripples of endometriosis
Its impact ripples. Whether it be physical, mental or less immediately obvious, make no ...
The link between endometriosis, work & social participation
The negative effects of #endometriosis on work and social participation have been documented, emphasizing ...
It took me 25 years to get a diagnosis.
Granted, Sara-Sofia here has waited longer than average to get her #endometriosis diagnosis, but ...