Makine öğrenme

Konseptin öngörücü ve önleyici zihniyeti, Avrupa'da sağlık hizmeti sunumunu kişiselleştirmek için bir fırsattır. Kişisel veri bağışının büyük veri analitik araçlarıyla entegrasyonu, insanları kendi sağlıkları ve yaşamları konusunda güçlendirmek ve meşgul etmek için teknolojik yetenekler sunarken aynı zamanda dijital sağlık çözümleri için pazar potansiyelleri sunar.

Teşhis tahmini

Toplanan sağlık verilerinin artan karmaşıklığı ve hacmi, hastalığın daha erken tanımlanması için bir fırsat sağlar. Spesifik olarak, teşhis konmamış hastalarda hastalık riskini bulmak ve tahmin etmek için rutin olarak toplanan sağlık hizmeti verilerindeki modeller ortaya çıkarılabilir. Gelecekteki teşhisleri yönlendirmek için tıbbi ve reçete iddiaları gibi geçmiş hasta verilerinin kullanılması, daha fazla sayıda hastanın uygun bakım ve tedavi almasına yardımcı olabilir. Bu tür hasta hastalığı modellemesi ve teşhis tahmini, yapay zeka ve makine öğrenimi ile mümkün hale getirilmiştir.

CDS araçları

Tahmin, önleme ve müdahale için büyük veri teknolojilerine dayalı doğrulanmış modellerin entegrasyonu, kişiselleştirilmiş sağlık ve bakım yollarında birden çok mevcut veri kaynağını kullanacaktır. Bakım noktasında sunulan bu, sağlık hizmeti sunucusunun doğru eylem planını gerçek zamanlı olarak değerlendirmesini ve bireylerin risk azaltma, önleme ve hedefe yönelik müdahaleye aktif olarak katkıda bulunmalarını, sonuçları iyileştirmelerini ve sağlık maliyetlerini azaltmalarını sağlar. FEMaLE, hassas tıbbı kolaylaştıran Ölçeklenebilir Multi-Omics Platformunun (SMOP) gücünü, potansiyelini, kapsamını ve faydasını göstermek için çeşitli klinik ortamlarda test edilecek üç CDS (klinik karar desteği) aracı geliştirecektir. Bu tür CDS araçları, bireysel hastalık risklerini ve tedaviye olası yanıtı daha iyi tahmin edecek ve bu nedenle daha yüksek klinik faydaya sahip olacaktır.

FEMaLE geliştirecek ve gösterecek Ölçeklenebilir Multi-Omics Platformu (SMOP) Bu, endometriozisli kişilerin bakımının sürekliliği boyunca müdahaleyi iyileştirmek için multi-omik kişi popülasyonu veri setlerini kişiselleştirilmiş bir tahmine dayalı modele dönüştürür.