QNeuro – integrated e-system supporting diagnosis and management of epilepsy patients (Q78796): Difference between revisions

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(‎Created claim: summary (P836): QNeuro sera un système intégré opérant dans le domaine de la santé en ligne, dont les tâches principales sont: collecte et présentation des signaux EEG (et vidéo EEG), analyse et inférence basée sur les signaux, la préparation et le retour d’information aux bénéficiaires du système (patients, médecins) pour se référer à d’autres cas dans la base de connaissances du système afin de soutenir, sur la base d’une analyse au cas par cas, la décision d...)
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QNeuro – ein integriertes E-System, das die Diagnose und das Management von Epilepsiepatienten unterstützt
Property / summary
 
QNeuro wird ein integriertes System im Bereich der elektronischen Gesundheitsdienste sein, dessen Hauptaufgaben sind: Sammlung und Präsentation von EEG-Signalen (und Video-EEG), Analysen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Signalen, Vorbereitungen und Rückmeldungen an die Empfänger des Systems (Patienten, Ärzte), um auf andere Fälle in der Wissensbasis des Systems Bezug zu nehmen, um auf der Grundlage einer Einzelfallanalyse die Entscheidung des Arztes über die vorgeschlagene Behandlung für den betroffenen Patienten zu unterstützen. Einerseits wird das System dazu beitragen, Probleme im Zusammenhang mit dem heterogenen und dispergierten Diagnose- und Pflegesystem für Epilepsiepatienten zu verringern und dazu beizutragen, das Wissen unter Neurologen und pädiatrischen Neurologen zu verbessern und andererseits eine Art „Transfer“ der Diagnose und Überwachung des Fortgangs der Epilepsiebehandlung in das Haus des Patienten zu ermöglichen. Dies wird dank der Elemente des Systems möglich sein: HomeEEG/homeVEEG, ein selbstgemachtes und einfach zu bedienendes EEG, das es dem Patienten ermöglicht, einen EEG-Test allein zu Hause durchzuführen, ohne einen Spezialisten besuchen zu müssen. Ein wichtiges Element der Lösung ist das EpiEngine Decision Support System (DSS), dessen Hauptaufgabe darin besteht, die Wissensbasis auf dem Gebiet neurologischer Erkrankungen, insbesondere der Epilepsie, kontinuierlich zu entwickeln und aus den in der Wissensdatenbank enthaltenen Informationen effektiv abzuleiten. EpiEngine wird Ärzte dabei unterstützen, Behandlungsmethoden für Epilepsiepatienten zu diagnostizieren und vorzuschlagen. Der Antragsteller beabsichtigt, seine Ziele durch die integrierte Arbeit eines Teams von IT-Spezialisten und Epileptologen zu erreichen, bestehend aus: verfeinern Sie die optimale Systemarchitektur und füttern Sie die EpiEngine Entscheidungsunterstützung Systemdaten, bringen Prototypen von Geräten (homeEEG/homeVEEG) in eine gebrauchsfertige Form, kombinieren einzelne Elemente zu einem einzigen QNeuro-System und führen Tests durch, um das System kompatibel zu machen und Betriebsparameter zu entwickeln. (German)
Property / summary: QNeuro wird ein integriertes System im Bereich der elektronischen Gesundheitsdienste sein, dessen Hauptaufgaben sind: Sammlung und Präsentation von EEG-Signalen (und Video-EEG), Analysen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Signalen, Vorbereitungen und Rückmeldungen an die Empfänger des Systems (Patienten, Ärzte), um auf andere Fälle in der Wissensbasis des Systems Bezug zu nehmen, um auf der Grundlage einer Einzelfallanalyse die Entscheidung des Arztes über die vorgeschlagene Behandlung für den betroffenen Patienten zu unterstützen. Einerseits wird das System dazu beitragen, Probleme im Zusammenhang mit dem heterogenen und dispergierten Diagnose- und Pflegesystem für Epilepsiepatienten zu verringern und dazu beizutragen, das Wissen unter Neurologen und pädiatrischen Neurologen zu verbessern und andererseits eine Art „Transfer“ der Diagnose und Überwachung des Fortgangs der Epilepsiebehandlung in das Haus des Patienten zu ermöglichen. Dies wird dank der Elemente des Systems möglich sein: HomeEEG/homeVEEG, ein selbstgemachtes und einfach zu bedienendes EEG, das es dem Patienten ermöglicht, einen EEG-Test allein zu Hause durchzuführen, ohne einen Spezialisten besuchen zu müssen. Ein wichtiges Element der Lösung ist das EpiEngine Decision Support System (DSS), dessen Hauptaufgabe darin besteht, die Wissensbasis auf dem Gebiet neurologischer Erkrankungen, insbesondere der Epilepsie, kontinuierlich zu entwickeln und aus den in der Wissensdatenbank enthaltenen Informationen effektiv abzuleiten. EpiEngine wird Ärzte dabei unterstützen, Behandlungsmethoden für Epilepsiepatienten zu diagnostizieren und vorzuschlagen. Der Antragsteller beabsichtigt, seine Ziele durch die integrierte Arbeit eines Teams von IT-Spezialisten und Epileptologen zu erreichen, bestehend aus: verfeinern Sie die optimale Systemarchitektur und füttern Sie die EpiEngine Entscheidungsunterstützung Systemdaten, bringen Prototypen von Geräten (homeEEG/homeVEEG) in eine gebrauchsfertige Form, kombinieren einzelne Elemente zu einem einzigen QNeuro-System und führen Tests durch, um das System kompatibel zu machen und Betriebsparameter zu entwickeln. (German) / rank
 
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Property / summary: QNeuro wird ein integriertes System im Bereich der elektronischen Gesundheitsdienste sein, dessen Hauptaufgaben sind: Sammlung und Präsentation von EEG-Signalen (und Video-EEG), Analysen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Signalen, Vorbereitungen und Rückmeldungen an die Empfänger des Systems (Patienten, Ärzte), um auf andere Fälle in der Wissensbasis des Systems Bezug zu nehmen, um auf der Grundlage einer Einzelfallanalyse die Entscheidung des Arztes über die vorgeschlagene Behandlung für den betroffenen Patienten zu unterstützen. Einerseits wird das System dazu beitragen, Probleme im Zusammenhang mit dem heterogenen und dispergierten Diagnose- und Pflegesystem für Epilepsiepatienten zu verringern und dazu beizutragen, das Wissen unter Neurologen und pädiatrischen Neurologen zu verbessern und andererseits eine Art „Transfer“ der Diagnose und Überwachung des Fortgangs der Epilepsiebehandlung in das Haus des Patienten zu ermöglichen. Dies wird dank der Elemente des Systems möglich sein: HomeEEG/homeVEEG, ein selbstgemachtes und einfach zu bedienendes EEG, das es dem Patienten ermöglicht, einen EEG-Test allein zu Hause durchzuführen, ohne einen Spezialisten besuchen zu müssen. Ein wichtiges Element der Lösung ist das EpiEngine Decision Support System (DSS), dessen Hauptaufgabe darin besteht, die Wissensbasis auf dem Gebiet neurologischer Erkrankungen, insbesondere der Epilepsie, kontinuierlich zu entwickeln und aus den in der Wissensdatenbank enthaltenen Informationen effektiv abzuleiten. EpiEngine wird Ärzte dabei unterstützen, Behandlungsmethoden für Epilepsiepatienten zu diagnostizieren und vorzuschlagen. Der Antragsteller beabsichtigt, seine Ziele durch die integrierte Arbeit eines Teams von IT-Spezialisten und Epileptologen zu erreichen, bestehend aus: verfeinern Sie die optimale Systemarchitektur und füttern Sie die EpiEngine Entscheidungsunterstützung Systemdaten, bringen Prototypen von Geräten (homeEEG/homeVEEG) in eine gebrauchsfertige Form, kombinieren einzelne Elemente zu einem einzigen QNeuro-System und führen Tests durch, um das System kompatibel zu machen und Betriebsparameter zu entwickeln. (German) / qualifier
 
point in time: 7 December 2021
Timestamp+2021-12-07T00:00:00Z
Timezone+00:00
CalendarGregorian
Precision1 day
Before0
After0

Revision as of 08:00, 7 December 2021

Project Q78796 in Poland
Language Label Description Also known as
English
QNeuro – integrated e-system supporting diagnosis and management of epilepsy patients
Project Q78796 in Poland

    Statements

    0 references
    20,845,987.79 zloty
    0 references
    5,003,037.07 Euro
    13 January 2020
    0 references
    34,743,312.98 zloty
    0 references
    8,338,395.12 Euro
    13 January 2020
    0 references
    60.0 percent
    0 references
    1 July 2016
    0 references
    31 March 2020
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    ENQUANT SP. Z O.O.
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    0 references

    53°0'52.2"N, 18°35'47.8"E
    0 references
    System QNeuro będzie zintegrowanym systemem pracującym w obszarze e-zdrowia, którego główne zadania to: zebranie i prezentacja sygnałów EEG (i video EEG), analiza i wnioskowanie na podstawie sygnałów, przygotowanie i przekazanie informacji zwrotnej dla odbiorców systemu (pacjenci, lekarze) w celu odniesienia do innych przypadków znajdujących się w bazie wiedzy systemu tak, aby na podstawie analizy danego przypadku wesprzeć decyzję lekarza odnośnie proponowanej terapii dla danego pacjenta. System z jednej strony pomoże w redukcji problemów związanych z niejednorodnym i rozproszonym systemem diagnozowania i opieki nad chorymi na padaczkę oraz pozwoli na poszerzenie wiedzy wśród neurologów i neurologów dziecięcych, a z drugiej umożliwi pewnego rodzaju „przeniesienie” diagnostyki i monitorowania postępów w leczeniu padaczki do domu pacjenta. Stanie się to możliwe dzięki elementom systemu: homeEEG / homeVEEG, czyli domowego i prostego w użyciu EEG pozwalającego na przeprowadzenie badania EEG w domu samodzielnie przez pacjenta bez konieczności wizyty w specjalist. przychodni. Istotnym elementem rozwiązania jest system wspierania decyzji EpiEngine (DSS), którego głównym zadaniem będzie ciągłe rozwijanie bazy wiedzy w zakresie chorób neurologicznych, a w szczególności padaczki oraz skuteczne wnioskowanie na podstawie informacji zawartych w bazie wiedzy. EpiEngine będzie stanowił wsparcie dla lekarzy w zakresie diagnozowania i proponowania metod terapii dla chorych na padaczkę. Założone cele Wnioskodawca zamierza osiągnąć poprzez zintegrowane prace zespołu informatyków oraz epileptologów, na które składa się: dopracowanie optymalnej Architektury systemu oraz zasilenie danymi systemu wspierania decyzji EpiEngine, doprowadzenie prototypów urządzeń (homeEEG / homeVEEG) do postaci gotowej do wdrożenia, połączenie poszczególnych elementów w jeden system QNeuro i przeprowadzenie jego testów mających na celu kompatybilizację systemu i wypracowanie parametrów działania. (Polish)
    0 references
    QNeuro will be an integrated eHealth system whose main tasks are: collection and presentation of EEG signals (and EEG video), analysis and inference based on signals, preparation and feedback to system recipients (patients, doctors) to refer to other cases in the system knowledge base so as to support the physician’s decision on the proposed treatment for the patient based on a case-by-case analysis. On the one hand, the system will help to reduce the problems associated with the heterogeneous and dispersed system of diagnosis and care for epilepsy patients and will enable knowledge among neurologists and pediatric neurologists to be broadened and, on the other hand, will enable some kind of “transfer” of diagnosis and monitoring progress in the treatment of epilepsy to the patient’s home. This will be made possible thanks to the system elements: homeEEG/homeVEEG, i.e. a home and simple to use EEG that allows you to conduct an EEG test at home by the patient without having to visit a specialist. clinic. An important element of the solution is the EpiEngine (DSS) decision support system, whose main task will be to continuously develop the knowledge base in the field of neurological diseases, in particular epilepsy and effective inference based on information contained in the knowledge base. EpiEngine will support doctors in diagnosing and proposing treatment methods for epilepsy patients. The applicant intends to achieve its objectives through the integrated work of the IT team and epileptologists, consisting of: perfecting the optimal system architecture and providing the data of the EpiEngine decision support system, bringing homeEEG/homeVEEG prototypes to a ready-to-implement form, combining individual elements into a single QNeuro system and carrying out its tests to compatibilise the system and develop performance parameters. (English)
    14 October 2020
    0 references
    QNeuro sera un système intégré opérant dans le domaine de la santé en ligne, dont les tâches principales sont: collecte et présentation des signaux EEG (et vidéo EEG), analyse et inférence basée sur les signaux, la préparation et le retour d’information aux bénéficiaires du système (patients, médecins) pour se référer à d’autres cas dans la base de connaissances du système afin de soutenir, sur la base d’une analyse au cas par cas, la décision du médecin sur le traitement proposé pour le patient concerné. D’une part, le système contribuera à réduire les problèmes liés au système hétérogène et dispersé de diagnostic et de prise en charge des patients épileptiques et contribuera à améliorer les connaissances des neurologues et des neurologues pédiatriques et, d’autre part, il permettra une sorte de «transfert» du diagnostic et du suivi de l’évolution du traitement de l’épilepsie au domicile du patient. Cela sera possible grâce aux éléments du système: HomeEEG/homeVEEG, un EEG fait maison et simple à utiliser qui permet au patient d’effectuer un test EEG seul à la maison sans avoir à consulter un spécialiste. Un élément important de la solution est le système d’aide à la décision d’EpiEngine (DSS), dont la tâche principale sera de développer en permanence la base de connaissances dans le domaine des maladies neurologiques, en particulier l’épilepsie, et de déduire efficacement des informations contenues dans la base de connaissances. EpiEngine aidera les médecins à diagnostiquer et à proposer des méthodes de traitement pour les patients atteints d’épilepsie. La requérante a l’intention d’atteindre ses objectifs grâce au travail intégré d’une équipe de spécialistes informatiques et d’épileptologues, composée de: affiner l’architecture système optimale et alimenter les données du système de prise de décision EpiEngine, apporter des prototypes d’appareils (homeEEG/homeVEEG) à un formulaire prêt à être mis en œuvre, combiner des éléments individuels en un seul système QNeuro et effectuer des tests pour rendre le système compatible et développer des paramètres de fonctionnement. (French)
    30 November 2021
    0 references
    QNeuro wird ein integriertes System im Bereich der elektronischen Gesundheitsdienste sein, dessen Hauptaufgaben sind: Sammlung und Präsentation von EEG-Signalen (und Video-EEG), Analysen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Signalen, Vorbereitungen und Rückmeldungen an die Empfänger des Systems (Patienten, Ärzte), um auf andere Fälle in der Wissensbasis des Systems Bezug zu nehmen, um auf der Grundlage einer Einzelfallanalyse die Entscheidung des Arztes über die vorgeschlagene Behandlung für den betroffenen Patienten zu unterstützen. Einerseits wird das System dazu beitragen, Probleme im Zusammenhang mit dem heterogenen und dispergierten Diagnose- und Pflegesystem für Epilepsiepatienten zu verringern und dazu beizutragen, das Wissen unter Neurologen und pädiatrischen Neurologen zu verbessern und andererseits eine Art „Transfer“ der Diagnose und Überwachung des Fortgangs der Epilepsiebehandlung in das Haus des Patienten zu ermöglichen. Dies wird dank der Elemente des Systems möglich sein: HomeEEG/homeVEEG, ein selbstgemachtes und einfach zu bedienendes EEG, das es dem Patienten ermöglicht, einen EEG-Test allein zu Hause durchzuführen, ohne einen Spezialisten besuchen zu müssen. Ein wichtiges Element der Lösung ist das EpiEngine Decision Support System (DSS), dessen Hauptaufgabe darin besteht, die Wissensbasis auf dem Gebiet neurologischer Erkrankungen, insbesondere der Epilepsie, kontinuierlich zu entwickeln und aus den in der Wissensdatenbank enthaltenen Informationen effektiv abzuleiten. EpiEngine wird Ärzte dabei unterstützen, Behandlungsmethoden für Epilepsiepatienten zu diagnostizieren und vorzuschlagen. Der Antragsteller beabsichtigt, seine Ziele durch die integrierte Arbeit eines Teams von IT-Spezialisten und Epileptologen zu erreichen, bestehend aus: verfeinern Sie die optimale Systemarchitektur und füttern Sie die EpiEngine Entscheidungsunterstützung Systemdaten, bringen Prototypen von Geräten (homeEEG/homeVEEG) in eine gebrauchsfertige Form, kombinieren einzelne Elemente zu einem einzigen QNeuro-System und führen Tests durch, um das System kompatibel zu machen und Betriebsparameter zu entwickeln. (German)
    7 December 2021
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.01.02-00-0010/16
    0 references