Ga naar de hoofdinhoud

Algoritmeontwikkeling en AI

Zorginnovatie

Project

ICARE4CVD

Nieuwe zorgpaden ontwikkelen en testen voor hart- en vaatziekten (CVD), met behulp van AI.

Datum

Van tot

Supported by

Horizon Europe

Bekijk de projectwebsite

Wat?

ICARE4CVD is een 4,5-jarig Horizon Europe project. Met eeninternationaal toonaangevend consortium van 34 partners, wil iCARE4CVD gevalideerde voorspellingsmodellen leveren voor een betere diagnose, risicostratificatie en voorspelling van de respons op behandeling bij CVD. Ze zullen worden gebruikt om nieuwe zorgpaden te definiëren over het hele spectrum van CVD (d.w.z. van vroeg risico tot gevestigde HF) door gebruik te maken van biomarkers en voorspellende algoritmen om veranderingen in risico te beoordelen en patiënten te stratificeren op basis van hun individuele respons op therapie. Patiëntenbetrokkenheid is essentieel bij elk onderdeel binnen het iCARE4CVD consortium.

Onze rol?

M&C is verantwoordelijk voor het werkpakket waar de algoritmes met de hulp van Artificiële Intelligentie worden ontwikkeld en getest. Dit gebeurt in nauw overleg met Novo Nordisk.

Daarnaast staat M&C in voor de brugfunctie tussen de technolgiepartners en de klinische partners.  

Relevantie?

Hart- en vaatziekten zijn een van de belangrijkste doodsoorzaken in Europa en wereldwijd en kosten jaarlijks 17,9 miljoen mensen het leven, voornamelijk als gevolg van atherosclerotische CVD.

De overkoepelende ambitie van iCARE4CVD is ervoor te zorgen dat de voorspelling van het risico op hart- en vaatziekten op zinvolle wijze wordt aangevuld met bruikbare preventie- en interventiebenaderingen, zodat het vertragen van de ziekteprogressie werkelijkheid wordt. Om dit te realiseren werden 6 grote doelen van dit ambitieuze project geformuleerd:

  1. Het verzamelen en beschrijven van grote patiëntencohorten die alle stadia van CVD bestrijken, van vroeg risico tot gevestigd hartfalen en inclusief gezonde proefpersonen als referentie
  2. Een geagregeerde database opzetten voor duurzame verzameling en opslag van gegevens over personen die risico lopen op hart- en vaatziekten en hartfalen
  3. Het identificeren van bekende en nieuwe biomarkers voor vroegtijdige detectie, bewaking en therapiebegeleiding over het hele spectrum van proefpersonen
  4. Zorgen voor betrokkenheid van de belangrijkste belanghebbenden, met name patiënten, relevante PROMs en PREMs identificeren en inzicht krijgen in de voorkeuren en motivatie van patiënten en zorgverleners
  5. Het verbeteren van geïndividualiseerde diagnostiek, risico- en therapiemodellen met behulp van AI
  6. Het prospectief valideren van nieuwe patiëntgerichte voorspellingsmodellen voor diagnose, risicostratificatie en respons op therapie

 

Resultaten?

Verschillende wetenschappelijke artikels en onderzoeksrapporten

Unieke geagregeerde databank met 1 miljoen patiënten

Nieuwe AI-modellen voor de behandeling van hart- en vaatziekten

Nieuwe patiëntgerichte voorspellingsmodellen voor diagnose, risicostratificatie en respons op therapie

Kosteneffectieve, nieuwe patiëntgeoriënteerde en gestratificeerde zorgpaden

Onderzoeker

Hajar Ghaem

Applied Data Scientist met focus op AI en machine learning-technologie in het gezondheidsdomein.

Onderzoeker

Kurt De Wit

Onderzoeksmanager

Lieven De Maesschalck

Innovatiemanager voor het team, gedreven door de eindgebruiker met als doel om impact te creëren op het raakvlak van technologie en welzijn.