No label defined (Q3171422)
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Project 0.46269714454288535 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project 0.46269714454288535 in Spain |
Statements
1,000,000.0 Euro
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2,000,000.0 Euro
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50.0 percent
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23 May 2019
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30 June 2023
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CONSELLERIA DE SANIDAD UNIVERSAL Y SALUD PUBLICA
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46250
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MED-P pretende mejorar el diagnóstico, tratamiento e investigación en enfermedades crónicas, oncológicas, degenerativas y raras, y en primer contacto con el sistema, sea por urgencias o gestión de flujos; mediante medicina personalizada con nuevas herramientas de BigData. _x000D_ Se dotará a los Servicios Sanitarios de instrumentos que les permitan tomar decisiones de salud adaptadas a las características y necesidades individuales de cada paciente. Para ello, consideraremos variables clínicas, patológicas, imagen, pronosticas y predictivas; así como otras no clínicas y disponibles fuera del sistema sanitario (estilo de vida, adherencia al tratamiento, etc.)_x000D_ La/s solución/es integrará datos de diversas fuentes, y facilitará su análisis y explotación, permitiendo determinar patrones de evolución de la enfermedad, respuesta terapéutica, etc. Debe ir enfocada hacia el manejo de estas enfermedades con criterios de oportunidad, efectividad, eficiencia, factibilidad y sostenibilidad de la asistencia sanitaria._x000D_ Para llegar al resultado final de generación de conocimiento útil en ese episodio, para el facultativo (SSDC) o la máquina con interfaz de paciente (asistente virtual al paciente para diagnóstico, tratamiento sencillo, ampliación de informes y promoción salud personalizada en proyecto independiente); se contará con:_x000D_ Gestión y Tratamiento de grandes volúmenes de Datos._x000D_ Analíticas (textmining, datamining, modelos estadísticos, predictivos y descriptivos)._x000D_ Open Data._x000D_ Evaluación de calidad clínica de D._x000D_ Motores de búsqueda._x000D_ Interoperabilidad y seguridad de servicios big data en salud y repositorios de investigación._x000D_ Aprendizaje automático "Machine Learning" y de modelos predictivos._x000D_ Pronósticos mediante similitud de rutas clínicas._x000D_ Evidencia médica agregada mediante teoría de la decisión._x000D_ Despliegue del modelado multiescala y multinivel del paciente._x000D_ Estratificación multicriterio de pacientes._x000D_ Evaluación temprana y cuantitativa del tratamiento._x000D_ Interrogación a repositorios mediante abstracciones. (Spanish)
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MED-P aims to improve the diagnosis, treatment and research in chronic, oncological, degenerative and rare diseases, and in first contact with the system, whether for emergencies or flow management; through personalized medicine with new BigData tools._x000D_ The Health Services will be provided with instruments that allow them to make health decisions adapted to the individual characteristics and needs of each patient. For this, we will consider clinical, pathological, image, prognostic and predictive variables; as well as other non-clinical and available outside the health system (lifestyle, adherence to treatment, etc.)_x000D_ The solution/s will integrate data from various sources, and will facilitate their analysis and exploitation, allowing to determine patterns of disease evolution, therapeutic response, etc. It should be focused on the management of these diseases with criteria of opportunity, effectiveness, efficiency, feasibility and sustainability of health care._x000D_ To reach the final result of generating useful knowledge in that episode, for the physician (SSDC) or the machine with patient interface (virtual assistant to the patient for diagnosis, simple treatment, extension of reports and promotion of personalized health in an independent project); there will be:_x000D_ Management and Treatment of large volumes of Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistical, predictive and descriptive models)._x000D_ Open Data._x000D_ Clinical quality assessment of D._x000D_ Search engines._x000D_ Interoperability and security of big data services in health and research repositories._x000D_ Machine learning "Machine Learning" and predictive models._x000D_ Prognoses through similarity of clinical routes._x000D_ Aggregate medical evidence using decision theory._x000D_ Deployment of multiscale and multilevel patient modeling._x000D_ Multi-criteria stratification of patients._x000D_ Early and quantitative evaluation of treatment._x000D_ Interrogation to repositories through abstractions. (English)
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Valencia
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Identifiers
CPI-2019-17-3-BIG-09
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