Le vieillissement de la population, le fardeau croissant des maladies chroniques (y compris les maladies mentales) et de la multi-morbidité entraînent une demande sans cesse croissante pour renforcer la prévention des maladies et intégrer la prestation de services aux besoins de la population en matière de soins de santé et de services sociaux.

Il est largement reconnu que les systèmes de santé doivent mettre davantage l'accent sur la prévention et adopter une approche centrée sur la personne plutôt que sur la maladie. L'objectif doit être de surmonter la fragmentation des services et de progresser vers l'intégration et la coordination des interventions tout au long du continuum de soins.

Des modèles personnalisés de prévision précoce du risque, estimant la probabilité qu’un événement spécifique se produise chez un individu donné pendant une période prédéfinie, peuvent permettre une intervention plus rapide et meilleure, éviter les conséquences négatives sur la qualité de vie d’une personne et ainsi améliorer les résultats de santé individuels.

Le défi consiste à développer et à valider ces modèles complets basés sur l'IA ou d'autres technologies de pointe pour la prévision, la prévention et l'intervention utilisant de multiples ressources de données disponibles, et à les intégrer dans des parcours de santé et de soins personnalisés permettant aux individus de contribuer activement à la réduction des risques, à la prévention et à l'intervention ciblée.

Thèmatique

Les propositions doivent s'appuyer sur les résultats des projets [1] et sur l'état actuel des connaissances en matière de TIC pour la prévision précoce des risques, ainsi que sur l'introduction de solutions TIC innovantes basées sur les données, l'analytique de données, les technologies numériques avancées ou innovantes, les services, les produits, les changements organisationnels et la possession de données par les citoyens, qui conduisent à des systèmes de santé et de soins plus efficaces. Ces solutions innovantes basées sur les TIC peuvent traiter une ou plusieurs conditions et explorer des moyens d’induire des mesures préventives personnalisées adéquates (par exemple, changement de comportement, régime alimentaire, interventions, médicaments, prévention primaire) à partir de modèles prédictifs avancés. Un changement de comportement durable fait référence aux efforts visant à modifier les habitudes personnelles des personnes afin de prévenir les maladies, inciter les personnes en bonne santé à surveiller leurs paramètres de santé et à réduire ainsi le risque de développer des conditions (chroniques).

Les propositions devraient s’appuyer sur l’utilisation de données existantes et / ou nouvelles générées par des particuliers, des professionnels de la santé et d’autres prestataires de services (y compris, mais sans s'y limiter, des données collectées via des appareils compatibles IoT, des dispositifs portables, des appareils mobiles, des réseaux de sources de données ou des lacs de données, etc. collectés en dehors de l'environnement contrôlé des essais cliniques) par les citoyens, les professionnels de la santé, les autorités publiques et l'industrie, en vue de développer des approches personnalisées de prédiction, de prévention et d'intervention du risque précoce qui répondent aux besoins des individus tout en leur fournissant les informations adéquates permettant de prendre une décision éclairée l’adoption d’approches préventives et l’amélioration des résultats pour la santé.

Les propositions devraient également inclure des actions visant à accroître les connaissances en matière de santé, y compris le rôle du citoyen en tant que propriétaire de ses propres données personnelles, ainsi que l'amélioration de la compétence des professionnels de la santé et des soins de santé en matière de services de santé novateurs, axés sur les données, grâce à l'utilisation du numérique. des solutions pour accroître les connaissances sur les maladies et les aider à interpréter les symptômes et les effets (visualisations telles que tableaux de bord, etc.), notamment les signes avant-coureurs et les informations médicales. Les signes avant-coureurs indiquent aux personnes en bonne santé de surveiller plusieurs paramètres corporels, par exemple. mener des modes de vie sains et augmenter les niveaux d'activité physique ou à la détection de la détérioration de l'état de patients déjà malades. Ces derniers pourraient inclure des modèles de prévision avancés à partir de données agrégées sur les patients concernant certains événements de santé / complications.

Les propositions devraient s'appuyer sur des scénarios réalistes pour les nouveaux parcours de santé et de soins et intégrer une recherche multidisciplinaire faisant appel à des disciplines comportementales, sociologiques, médicales et autres. L'engagement de la recherche (en particulier en considérant les groupes d'utilisateurs vulnérables, c'est-à-dire les personnes appartenant ou perçues comme appartenant à des groupes défavorisés ou marginalisés, par exemple les personnes âgées, les personnes ayant des besoins spéciaux ou des maladies chroniques) devrait faire partie de la recherche. concevoir une approche agile pour garantir que les besoins des utilisateurs pertinents (y compris les aspects sociaux, d'âge et de genre) soient satisfaits et que les solutions soient acceptées par les utilisateurs. Les aspects éthiques et juridiques, par exemple, doivent être pleinement pris en compte. protection des données, confidentialité et sécurité des données. Cette action devrait créer un ensemble clair et cohérent de recommandations ou de lignes directrices pour les autorités de santé publique en Europe ainsi qu'une stratégie pour soutenir leur mise en œuvre.

Aucun essai pilote ou essai clinique à grande échelle n'est prévu dans cette action de recherche et d'innovation. Toutefois, les propositions devraient inclure une validation (essais sur un prototype et / ou une preuve de concept) et une démonstration de la faisabilité de leurs modèles, technologies et scénarios respectifs.

La Commission estime que les propositions demandant une contribution de l'UE comprise entre 4 et 6 millions d'euros permettraient de relever correctement ce défi spécifique. Néanmoins, cela n’empêche pas la soumission et la sélection de propositions demandant d’autres montants. La participation des PME est encouragée.

Les impacts attendus

La proposition devrait fournir des indicateurs appropriés pour mesurer ses progrès et son impact spécifique dans les domaines suivants:

  • Preuve des avantages de fournir des informations adéquates concernant la prévision, la prévention et l'intervention du risque personnalisées, sur la base d'une preuve de concept et d'une implication, ainsi que du rôle spécifié des parties prenantes concernées.
  • Améliorations nettes des résultats pour les individus, les systèmes de soins et la société en général grâce aux mesures de prévention et aux interventions basées sur la prévision personnalisée du risque précoce par rapport aux pratiques actuelles.
  • Utilité et efficacité de l'intégration et de la coordination des interventions dans les nouvelles voies de santé et de soins basées sur des modèles de prévision, de prévention et d'intervention du risque précoce centrés sur la personne.
  • Réaliser une collecte à grande échelle de données générées par l'utilisateur, conformément aux règles et principes de protection des données, de confidentialité et de sécurité.
  • Soutenir l'intégration d'outils et de services dans le cadre du Open Science Cloud européen.

[1] Par exemple, les résultats du projet du thème H2020, PHC-21-2015.

Date limite pour soumettre votre proposition (en anglais): 22 avril 2020 à 17h00 heure de Bruxelles
 
Traduction non officielle
 
Source: La Commission européenne

Application de santé numérique personnalisée (crédits: Juhan Sonin / Flickr Creative Commons Attribution 2.0 Générique (CC BY 2.0))

Photo d'illustration: Application de santé numérique personnalisée (crédits: Juhan Sonin / Flickr Creative Commons Attribution 2.0 Générique (CC BY 2.0))

    
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