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WILLEM: AI to Reduce Card...

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WILLEM: AI to Reduce Cardiovascular Diseases

WILLEM is the first 100% automated cloud platform for electrocardiogram (ECG) analysis, designed to comprehensively identify and diagnose all types of arrhythmias and predict Cardiovascular Diseases (CVDs) behaviour at 6 months si... ver más

31/10/2024

IDOVEN 1903

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

IDOVEN 1903 El estudio, diseño, realización, producción, desarrollo y modificación de programas y aplicaciones informáticas para la gestión de servicios...

TRL 4-5 | 244K€

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-31

HORIZON-EIC-2021-ACCELERATORCHALLENGES-01-01: Strategic Digital and Health Techno... Scope:The EIC Accelerator Challenges supports companies (principally start-ups and SMEs) to scale up...

I+D

Cerrada hace 2 años

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1 Participantes

IDOVEN 1903

2.50M€ | Lider

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Duración del proyecto: 24 meses Fecha Inicio: 2022-10-11
Fecha Fin: 2024-10-31

Líder del proyecto

IDOVEN 1903 El estudio, diseño, realización, producción, desarrollo y modificación de programas y aplicaciones informáticas para la gestión de servicios...

TRL 4-5 | 244K€

Presupuesto del proyecto 4M€

Descripción del proyecto WILLEM is the first 100% automated cloud platform for electrocardiogram (ECG) analysis, designed to comprehensively identify and diagnose all types of arrhythmias and predict Cardiovascular Diseases (CVDs) behaviour at 6 months since its detection. WILLEM communicates users and hospitals-in real time through a unique Cloud Platform, integrable with any other eHealth platform as part of the clinical workflow. WILLEM provides the best prospective and labelled ECG database and, as a hardware-agnostic platform, it uses breakthrough Artificial Intelligence (AI) models to transform raw ECG signals from any monitoring device into a medical grade ECG report. Today, WILLEM’s AI classifies 73 arrhythmias of the 288 known cardiac patterns, more than 90% of the cases, and it is the only solution that predicts Atrial Fibrillation. The goal is to classify every arrythmia present in human biology and to predict the 6 most prevalent heart diseases in an automatic and non-supervised way to reduce CVDs.

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