QNeuro – integrated e-system supporting diagnosis and management of epilepsy patients (Q78796)
Jump to navigation
Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language | Label | Description | Also known as |
---|---|---|---|
English | QNeuro – integrated e-system supporting diagnosis and management of epilepsy patients |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
20,845,987.79 zloty
0 references
34,743,312.98 zloty
0 references
60.0 percent
0 references
1 July 2016
0 references
31 March 2020
0 references
ENQUANT SP. Z O.O.
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
Identifiers
POIR.01.01.02-00-0010/16
0 references