Strojno učenje
Napovedna in preventivna miselnost koncepta je priložnost za personalizacijo zagotavljanja zdravstvenega varstva v Evropi. Integracija darovanja osebnih podatkov skupaj z analitičnimi orodji za velike podatke ponuja tehnološke zmogljivosti za opolnomočenje in vključevanje ljudi v njihovo lastno zdravje in življenje, hkrati pa uvaja tržne potenciale za digitalne zdravstvene rešitve.
Diagnostična napoved
Vse večja sofisticiranost in obseg zbranih zdravstvenih podatkov daje priložnost za zgodnejšo identifikacijo bolezni. Natančneje, vzorce v rutinsko zbranih zdravstvenih podatkih je mogoče razkriti, da bi našli in ocenili tveganje za bolezen pri nediagnosticiranih bolnikih. Uporaba preteklih podatkov o pacientih, kot so zdravstveni zahtevki in zahtevki na recept, za spodbujanje prihodnjih diagnoz lahko pomaga večjemu številu pacientov do ustrezne oskrbe in zdravljenja. Tovrstno modeliranje bolezni pacientov in diagnostično napovedovanje omogočata umetna inteligenca in strojno učenje.
CDS orodja
Integracija potrjenih modelov, ki temeljijo na tehnologijah velikih podatkov za napovedovanje, preprečevanje in posredovanje, bi uporabila več razpoložljivih podatkovnih virov v prilagojenih poteh zdravja in oskrbe. To, zagotovljeno na točki oskrbe, bi izvajalcu zdravstvenega varstva omogočilo, da oceni pravi potek ukrepanja v realnem času in opolnomoči posameznike, da aktivno prispevajo k zmanjševanju tveganja, preprečevanju in ciljno usmerjenemu posredovanju, izboljšanju rezultatov in zmanjšanju stroškov zdravstvenega varstva. FEMALE bo razvila tri orodja CDS (podpora kliničnemu odločanju), ki bodo testirana v različnih kliničnih okoljih, da bi prikazali moč, potencial, obseg in uporabnost platforme Scalable Multi-Omics (SMOP), ki omogoča natančno medicino. Takšna orodja CDS bodo bolj napovedovala posamezna tveganja bolezni in verjeten odziv na terapijo, zato bodo imela večjo klinično uporabnost.
FEMALE bo razvila in prikazala Razširljiva platforma Multi-Omics (SMOP) ki pretvarja nabore podatkov o populaciji oseb z več omikami v osebni napovedni model za izboljšanje posredovanja v kontinuumu oskrbe ljudi z endometriozo.