RELEVIUM
Para Investigadores y Médicos
Enlaces, artículos, estudios, proyectos y contenidos interesantes para investigadores y médicos del sector.
Nuestros objetivos de investigación
01
Desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en IA (AI-DSS) para el adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) para ayudar a los profesionales sanitarios a tomar mejores decisiones de tratamiento.
05
Cree un panel de control integral para médicos, pacientes y cuidadores, que proporcione información valiosa para mejorar el manejo de enfermedades y las opciones de tratamiento.
09
Desarrollar directrices para cuidados paliativos y de apoyo específicos para el PDAC, proporcionando recomendaciones basadas en la evidencia para los profesionales de la salud y mejorando los resultados de los pacientes.
02
Mejore las capacidades de recopilación y análisis de datos mediante aplicaciones móviles intuitivas para pacientes, cuidadores y médicos de PDAC.
06
Desarrollar modelos de estimación para el dolor neuropático y la sarcopenia para facilitar la evaluación precisa y la atención personalizada de los pacientes con PDAC.
10
Desarrollar modelos causales para evaluar la eficacia de las estrategias de manejo del dolor y las intervenciones nutricionales y de actividad física, ayudando en la toma de decisiones basada en evidencia y mejorando la atención al paciente.
03
Diseño de un dispositivo portátil para monitorizar y gestionar el dolor en tiempo real en pacientes con PDAC.
07
Crear un modelo de estimación de caquexia temprana para identificar e intervenir en casos de caquexia en una etapa temprana, mejorando así los resultados del paciente.
04
Desarrollar una herramienta de monitoreo para evaluar la sarcopenia en pacientes con PDAC y así facilitar la detección e intervención tempranas.
08
Investigar y desarrollar intervenciones multimodales para mejorar la calidad de vida (CdV) de los pacientes con PDAC, centrándose en diversos aspectos como el manejo del dolor, la nutrición y la actividad física.
Nuestra solución
En el proyecto Relevium, utilizamos diversos datos de sensores, como la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la actividad electrodérmica y la sensación de dolor, recopilados mediante sensores y una aplicación. Estos datos constituyen una valiosa información para el desarrollo de modelos médicos y el diseño de intervenciones eficaces.
Al analizar los datos, derivamos modelos causales que nos permiten predecir la progresión de la enfermedad e identificar posibles mejoras mediante cambios en el estilo de vida. Este enfoque basado en datos nos ayuda a comprender los factores subyacentes que influyen en los resultados de salud.
Al planificar intervenciones para pacientes, empleamos técnicas de Inteligencia Artificial (IA) Explicable para analizar los datos de salud actuales de acuerdo con estos modelos. Esto nos permite ofrecer información transparente y comprensible sobre los resultados del análisis. Nos centramos en garantizar el uso ético de estos resultados para la planificación de intervenciones.
Con estos resultados analíticos explicables, los profesionales sanitarios pueden tomar decisiones informadas al crear intervenciones personalizadas para el estilo de vida de sus pacientes. Priorizamos la comprensión de los resultados del análisis, lo que permite a los profesionales comunicarse y colaborar eficazmente con los pacientes durante su tratamiento.
Mediante la combinación de modelos médicos causales e IA explicable, el proyecto Relevium tiene como objetivo proporcionar información útil para la planificación de intervenciones, empoderando a los pacientes y profesionales de la salud para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados de los pacientes.
Investigaciones, publicaciones y estudios relevantes
KITTU
KITTU busca desarrollar un sistema de IA en urología que ayude a médicos y pacientes en la toma de decisiones, ofreciendo opciones integrales. Este sistema alivia la carga de trabajo de los pacientes y optimiza las decisiones terapéuticas, contribuyendo así a la optimización de la atención médica. La integración en la digitalización del sistema sanitario implica la colaboración interdisciplinaria. El objetivo es mejorar las recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia en oncología, reduciendo los efectos secundarios y mejorando la calidad de vida. KITTU planea expandirse más allá de la urología, generando un impacto significativo en la atención oncológica.
El clúster de Supervivencia del Cáncer - IA para el Bienestar (#CS_AIW) agrupa varios proyectos financiados por la UE centrados en la Inteligencia Artificial (IA) para la atención médica y el bienestar en el ámbito de la Supervivencia del Cáncer. El clúster prioriza la colaboración, rechazando los enfoques aislados para fomentar un espíritu de intercambio de ideas. Los miembros participan en actividades como la participación en asociaciones de pacientes, mesas redondas, talleres, podcasts y el desarrollo de datos comunes sobre el tratamiento post-cáncer. Esta iniciativa colaborativa ha demostrado ser muy beneficiosa, ya que fomenta la colaboración intersectorial, comparte buenas prácticas y llega a un público más amplio. La evolución del clúster demuestra su éxito en la generación, activación y comunicación de conocimiento e innovación en salud mental, bienestar, recuperación del cáncer, apoyo al paciente e investigación participativa.
Reunión del Clúster de Calidad de Vida para proyectos de la Misión contra el Cáncer y proyectos de Salud de Horizonte Europa
El Cluster de Calidad de Vida de la UE organizó una reunión sobre el tema "Análisis económicos de la salud en Europa", donde se presentó el proyecto RELEVIUM.
EORTC
La investigación clínica gastrointestinal de la EORTC explora los factores genéticos, epigenéticos e inmunológicos en los tumores gastrointestinales. Sus ensayos abarcan las etapas preclínicas y clínicas, investigando nuevos aspectos de la biología tumoral mediante tecnología avanzada. Con un enfoque centrado en el paciente, su misión es desarrollar estrategias terapéuticas innovadoras mediante estudios multidisciplinarios. Colaboran con diversas redes de investigación del cáncer, enriquecen a su equipo de expertos y capacitan a futuros líderes en la investigación del cáncer gastrointestinal.
European Health and Digital Executive Agency
En la Semana Europea contra el Cáncer, la UE subraya su compromiso con la investigación y la innovación oncológica. Destacando proyectos financiados por el programa Horizonte 2020, la atención se centra en el uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar el tratamiento del cáncer. Iniciativas como QUALITOP buscan crear una plataforma digital abierta para la inmunoterapia, mientras que ASCAPE desarrolla una infraestructura de IA para hospitales, priorizando el cáncer de mama y próstata. PANCAIM utiliza IA para integrar la genómica y la fenómica de imágenes para la medicina personalizada del cáncer de páncreas, y CLARIFY se centra en predecir el estado de salud posterior al tratamiento de los supervivientes de cáncer mediante big data y técnicas de IA. Estas iniciativas, en conjunto, buscan impulsar la medicina personalizada, mejorar los resultados del tratamiento y mejorar la calidad de vida de los supervivientes de cáncer.
.jpg)
El proyecto PANCAID es un consorcio internacional de investigación centrado en el avance de la detección temprana del cáncer de páncreas mediante un análisis de sangre mínimamente invasivo. Mediante el análisis de mutaciones genéticas, células tumorales circulantes y otros biomarcadores, el proyecto busca detectar el cáncer de páncreas en etapas más tempranas, revolucionando potencialmente los métodos de diagnóstico actuales. Con la participación de 17 socios de ocho países, PANCAID aúna experiencia en oncología, biología molecular, bioinformática e investigación clínica. Con un período de financiación de cinco años a partir de enero de 2023, el proyecto busca lograr avances significativos en la detección temprana, el tratamiento y, en última instancia, la mejora de los resultados de los pacientes.