| Vectors compliance | New generation software |
|---|---|
| High tech group | Biotechnology: digital medicine |
| Investment readiness | Early growth |
| Project life cycle stage | Commercialization |
| Investment object | Scaling of pilot project |
| Intellectual property protection | Help is needed in the application in Ukraine |
| Product scale of use | World market |
| Innovation product type | Software |
| Research development type | Applied research |
| Required budget | 2 – 3M ₴, 3 – 5M ₴ |
| Workplace creation potential | < 50 |
| Inquired budget | < 1M ₴ |
Post-discharge monitoring of cardiac patients
Information technology for post-discharge monitoring of cardiac patients based on in-depth analysis of large ECGs and other biological signals
Purpose
Purpose 46
Tasks
Task 46
Description (translation in progress)
За даними Європейської асоціації серця, серцево-судинні захворювання (ССЗ) є основною проблемою громадського здоров’я: щорічно в ЄС гине понад 1,8 мільйона людей, а до 2030 року прогнозується 23,3 мільйона випадків. Це коштує економіці ЄС понад 210 мільярдів євро на рік. Захворюваність і смертність від ССЗ в Україні є найвищими в Європі. Таким чином, надзвичайно важливо вдосконалювати прогнозування ризику для кращого визначення профілактичних заходів, спрямованих на зменшення кількості смертей від серцево-судинних захворювань, надмірних соціально-економічних наслідків, а також збереження або покращення якості життя пацієнтів. Існують численні моделі прогнозування для прогнозування майбутнього ризику серцево-судинних захворювань. Хоча моделі прогнозування рекомендовані в європейських настановах, вони недостатньо впроваджені в клінічну практику. Однією з причин цього може бути скромна точність більшості моделей прогнозування ССЗ. Така невисока ефективність може бути пов’язана з тим, що моделі ризику недостатньо пристосовані до різних груп пацієнтів і, що найважливіше, недостатньо персоналізовані. Тому в даний час немає життєздатної технології, яка надійно прогнозує ризик серцево-судинних подій. Таким чином, метою проекту є розробка клінічно валідованого інструменту на основі надійного машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (ШІ), який допоможе клініцистам оцінювати та прогнозувати ризик серцево-судинних захворювань як у осіб без структурних захворювань серця, так і в пацієнтів, які мають в анамнезі ССЗ.
Розробивши механізм штучного інтелекту, здатний отримувати багаторівневу інформацію з доступних великих баз даних електрокардіограм, ми створимо підтримуваний ШІ алгоритм прогнозування серцево-судинних подій. Планується інтеграція розробленого алгоритму прогнозування з носимим пристроєм ЕКГ і хмарною аналітичною платформою ЕКГ.
Fields of prospective use
Field 46
Potential stakeholders
Potential stakeholder 46
Budget:
Required: 3M hrn
Inquired: 0.2M hrn
Workplace creation potential: 5
Possible sources of funding
Source 46
