ADMIRED - Ai Driven MonItoRing Equipment for Bipolar Disorder

钦佩 - 人工智能驱动的双相情感障碍监测设备

基本信息

  • 批准号:
    10089421
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 76.22万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2024 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

ADMIRED is an ambitious healthcare project seeking to transform the management of Bipolar Disorder (BD) by harnessing digital technologies, AI-driven analytics, and proactive interventions. The traditional healthcare approach for BD, based on symptom-triggered responses, often leads to delayed treatment, jeopardizing patients' health and impacting their support network. ADMIRED's main objective is to develop an integrated biomedical solution that revolutionizes BD management.The ADMIRED solution comprises several components: an Electronic Health Data Acquisition System (EHDAS) for patients, a context-aware mobile application for continuous BD management, individualized AI-driven services to predict patient relapses in advance, a mobile app to warn authorized caregivers about predicted relapses, protocols to guide end-user behaviours, web-based software for medical decision-making, an embedded system for secure edge processing of AI services, and an interoperability package for integration with external systems.Through continuous monitoring of psychological and physiological parameters, ADMIRED will use AI-driven predictive analytics to anticipate individual patient relapses. When relapse is predicted, timely warnings will be sent to patients, caregivers, and clinicians, enabling immediate actions to prevent relapses and subsequent hospitalizations. This will enhance the quality of life for patients and families while reducing direct and indirect costs associated with the disease.The project consortium consists of technical, research, medical, social science, and NGO entities, bringing together the necessary multidisciplinary expertise for successful implementation. A modular development strategy will be followed, with a lab pilot in the initial phase and a final prototype demonstrated in two distinct populations/countries by the project's conclusion.ADMIRED aims to reach TRL 9 status, positioning it as a Class IIa medical device under the EU MDR 2017/745 definition, offering it as part of a Platform-as-a-Service (PaaS) solution. With the growing demand for digital telemedicine solutions, the project aligns well with the current market scope, while its focus on edge processing further enhances its relevance. The increasing awareness of mental health and the rising prevalence of BD contribute to a promising market growth opportunity, which ADMIRED aims to capitalize on by becoming a key player in the BD niche market. In conclusion, ADMIRED seeks to revolutionize BD management by embracing digital technologies, AI analytics, and proactive interventions, marking a shift from reactive to future value-based P4 (Predictive, Preventive, Personalized, and Participatory) medicine. By addressing the challenges of BD with an innovative and comprehensive approach, ADMIRED has the potential to significantly improve the lives of millions of individuals worldwide affected by this mental illness.
钦佩是一个雄心勃勃的医疗项目,旨在通过利用数字技术,AI驱动的分析和积极的干预措施来改变双相情感障碍(BD)的管理。基于症状触发的反应,BD的传统医疗保健方法通常会导致治疗延迟,危害患者的健康并影响其支持网络。钦佩的主要目标是开发一种彻底改变BD管理的综合生物医学解决方案。钦佩的解决方案包括多个组件:针对患者的电子健康数据采集系统(EHDA),这是一种连续的BD管理的上下文感知的移动应用程序,用于持续的BD管理,个性化的AI-dried Services为了预先预测患者的复发,一个移动应用程序警告授权的护理人员有关预测的复发,指导最终用户行为的协议,基于Web的医疗决策软件,用于AI服务的安全边缘处理的嵌入式系统以及互操作性与外部系统集成的软件包。通过对心理和生理参数进行连续监测,钦佩将使用AI驱动的预测分析来预测单个患者的复发。当预测复发时,将及时发出警告,照顾者和临床医生,以便立即采取行动,以防止复发和随后的住院治疗。这将提高患者和家庭的生活质量,同时降低与疾病相关的直接和间接成本。该项目财团由技术,研究,医学,社会科学和非政府组织实体组成,将成功实施的必要多学科专业知识汇总在一起。将遵循一个模块化的发展策略,在初始阶段进行实验室飞行员,并通过该项目的结论在两个不同的人群/国家/地区证明了最终的原型。欧盟MDR 2017/745定义,作为平台-As-Service(PAAS)解决方案的一部分提供。随着对数字远程医疗解决方案的需求不断增长,该项目与当前的市场范围息息相关,而对边缘处理的关注则进一步增强了其相关性。人们对心理健康的认识日益增加,而BD的普遍性上升为有希望的市场增长机会,钦佩的旨在通过成为BD利基市场的关键参与者来利用这一机会。总之,受到敬佩的人试图通过采用数字技术,AI分析和主动干预措施来彻底改变BD管理,这标志着从反应性向基于未来的P4(预测,预防性,个性化和参与性)的转变。通过通过创新和全面的方法来应对BD的挑战,钦佩有可能显着改善受这种精神疾病影响的全球数百万个人的生活。

项目成果

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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 76.22万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
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知道了