ERDF TUTL ALGOA PROGRESS (Q3754546): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item: Edited by the materialized bot - inferring region from the coordinates) |
(Changed an Item: Edited by the beneficiary bot - attach the beneficiary based on the string) |
||
| Property / beneficiary | |||
| Property / beneficiary: Q3760552 / rank | |||
Normal rank | |||
Revision as of 15:22, 24 November 2021
Project Q3754546 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | ERDF TUTL ALGOA PROGRESS |
Project Q3754546 in France |
Statements
412,351 Euro
0 references
434,054.0 Euro
0 references
95.0 percent
0 references
1 July 2019
0 references
30 April 2021
0 references
Itä-Suomen yliopisto
0 references
62°53'50.64"N, 27°37'29.89"E
0 references
70210
0 references
Hankkeessa selvitetään polven nivelrikkoa ennustavan algoritmin kaupallista potentiaalia. Nivelrikko on yleinen nivelen sairaus, josta kärsii noin 100 miljoona ihmistä Yhdysvalloissa ja Euroopan maissa. Nivelrikko aiheuttaa kipua ja rajoittaa normaaleja arjen toimia. Tällä hetkellä nivelrikkoon ei ole toimivaa hoitokeinoa ja nivelrikosta aiheutuvia kipuja hoidetaan pääosin joko tulehduskipulääkkeillä tai kalliilla kipua lieventävillä ruiskeilla. Kun tauti etenee pitkälle, kipua lieventävät hoidot eivät enää auta. Tällöin on turvauduttava kalliiseen tekonivelen leikkaukseen. Kokonaisuudessaan nivelrikko on kallis sairaus yhteiskunnalle. On arvioitu, että nivelrikosta aiheutuvat suorat ja epäsuorat kustannukset ovat noin 1-2.5% länsimaiden BKT:stä. Esimerkiksi pelkästään Yhdysvalloissa nivelrikosta aiheutuvat kokonaiskustannukset ylittävät $300 miljardin rajan vuosittain. Tämän takia sairauden ennaltaehkäisevien hoitojen kohdentaminen olisi ensisijaisen tärkeää ennen kuin tauti lähtee etenemään. Hankkeessa keskitytäänkin selvittämään kuinka laskennalliseen mallinnukseen perustuvaa innovaatiotamme voisi kaupallisesti hyödyntää nivelrikon etenemisen ennustamiseksi, hoidon optimoimiseksi ja taudin ennaltaehkäisemiseksi. Onnistuessaan tämä edistäisi yleistä elämänlaatua ja alentaisi nivelrikosta aiheutuvia suunnattomia kustannuksia. Olemme koonneet hankkeeseen oman alan erikoisosaajia tutkimuksellisten ja kaupallisten haasteiden ratkaisemiseksi projektin aikana. Ryhmän ydin koostuu tutkijoista, joilla on menestyksellinen tausta nivelten laskennallisesta mallintamisesta ja terveystaloudesta sekä erikoisosaajia liittyen kaupallistamiseen. Lisäksi hankkeessa on mukana tutkimuslaitoksia ja sairaaloita yhteistyökumppaneina sekä yritysten edustajia mahdollisina hyödyntäjinä. (Finnish)
0 references
The project explores the commercial potential of an algorithm predicting osteoarthritis in the knee. Osteoarthritis is a common joint disease affecting around 100 million people in the United States and European countries. Osteoarthritis causes pain and limits normal everyday functions. There is currently no effective treatment for osteoarthritis and pains caused by osteoarthritis are mainly treated with either NSAIDs or expensive pain-relieving injections. As the disease progresses, pain-relieving treatments no longer help. In this case, it is necessary to resort to expensive artificial joint surgery. Overall, osteoarthritis is an expensive disease for society. It is estimated that the direct and indirect costs of osteoarthritis amount to around 1-2.5 % of Western GDP. For example, in the United States alone, the total cost of osteoarthritis exceeds $300 billion per year. Therefore, targeting preventive treatments for the disease would be a priority before the disease progresses. The project focuses on how our innovation based on computational modelling could be commercially utilised to predict progression of osteoarthritis, optimise treatment and prevent disease. If successful, this would improve the overall quality of life and reduce the enormous costs of osteoarthritis. We have put together specialists in your field to solve research and commercial challenges during the project. The core of the group consists of researchers with a successful background in computational modelling and health economy of joints, as well as specialists in commercialisation. In addition, the project involves research institutes and hospitals as partners, as well as representatives of companies as potential users. (English)
23 November 2021
0 references