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PREPARE

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PERSONALIZED REHABILITATION VIA NOVEL AI PATIENT STRATIFICATION STRATEGIES

PREPARE aims at advancing rehabilitation care for patients with chronic non-communicable diseases. As rehabilitation is a complex, multifaceted, and highly personal process, we currently lack reliable patient stratification and ou... ver más

31/05/2027

ARISTOTLE UNIVERSI...

6M€

Presupuesto del proyecto: 6M€

Líder del proyecto

ARISTOTELIO PANEPISTIMIO THESSALONIKIS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-06-01

HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-01-two-stage: Computational models for new patien... ExpectedOutcome:This topic aims at supporting activities that are enabling or contributing to one or...

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Cerrada hace 2 años

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ARISTOTLE UNIVERSITY OF THES...

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2023-06-01
Fecha Fin: 2027-05-31

Líder del proyecto

ARISTOTELIO PANEPISTIMIO THESSALONIKIS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 6M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto PREPARE aims at advancing rehabilitation care for patients with chronic non-communicable diseases. As rehabilitation is a complex, multifaceted, and highly personal process, we currently lack reliable patient stratification and outcome prediction tools. While big data approaches provide a path forward, existing data sets pose numerous challenges. These challenges can be overcome by combining advances in clinical research, socio-behavioral and public health research, data science, and advanced statistical and AI learning methods.We will apply machine learning techniques on our large-scale patient data sets including key sociodemographic, living conditions, and behavioral information to stratify patients based on expected outcomes. A subsequent analysis will consider all potential predictors for rehabilitation outcome. Baseline strata and modifiers will be used to develop a comprehensive model of each clinical situation to increase management quality, improve outcomes, and reduce costs. As proof of principle we will develop a platform for sharing model results, exploiting the open-science EHDEN platform, and showcase the novel approach through pilot cases of nine pathologies which constitute the most dominant causes for rehabilitation worldwide: hand disorders, hip and knee prosthesis, intermittent claudication, lower limb loss, Parkinson’s disease/Parkinsonisms, scoliosis, spine disorders, temporo-mandibular articulation, and hypertension. We will also develop a certification roadmap. PREPARE will result in innovative, robust, personalized, and validated data-driven computational prediction and stratification tools to support healthcare professionals and patients in selecting the optimal therapy strategy.

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