Universidad Politécnica de Madrid lidera o consórcio composto por 11 parceiros de Espanha, Itália, Portugal, Sérvia, Irlanda e Bélgica

Abordagem inovadora para cuidar doentes com Esclerose Lateral Amiotrófica e Esclerose Múltipla

Brainteaser irá estudar 300 utentes inscritos em quatro centros clínicos localizados em Itália, Espanha e Portugal

Vários números desenham um coração

“Teremos oportunidade de trabalhar com dados de doentes portugueses, italianos e espanhóis, integrando uma equipa multidisciplinar nas áreas da inteligência artificial e da medicina", diz Sara C. Madeira

Unsplash - Alexander Sinn

BRinging Artificial INTelligencE home for a better cAre of amyotrophic lateral sclerosis and multiple SclERosis” – Brainteaser é o nome do consórcio que coloca a inteligência artificial ao serviço da saúde, nomeadamente dos doentes com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) e Esclerose Múltipla (EM), anuncia a Faculdade esta segunda-feira em comunicado de imprensa.

Este projeto iniciado em 2021 e com a duração de 48 meses é financiado pelo Horizon 2020 no valor de € 5.889.190,00. A Universidad Politécnica de Madrid lidera o consórcio composto por 11 parceiros de Espanha, Itália, Portugal, Sérvia, Irlanda e Bélgica. A FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências, através do LASIGE, uma unidade de investigação da Ciências ULisboa, participam neste consórcio, assim como o Instituto de Medicina Molecular João Lobo Antunes da ULisboa.

Nos próximos quatro anos, o consórcio Brainteaser irá estudar 300 utentes diagnosticados com ELA e EM, inscritos em quatro centros clínicos localizados em Itália, Espanha e Portugal. Os doentes serão monitorizados através de sensores e aplicações inteligentes, com o intuito de implementar serviços de medicina personalizada, possibilitando a autogestão dos doentes. Brainteaser vai usar sistemas de Inteligência Artificial para processar os dados destes doentes. O objetivo é modelar a evolução da doença de forma mais eficiente e eficaz.

“Por meio de um sistema simples de sensores e aplicações inteligentes, pretendemos levar as vantagens da inteligência artificial diretamente ao doente, integrando modelos de previsão de risco de curto e longo prazo, auxílio à decisão clínica e prevenção”, diz Barbara Di Camillo, membro do consórcio e professora da Universidade de Padova, em Itália. Os dados recolhidos – informação clínica, ambiental, socioeconómica, atitudes e estilo de vida - serão integrados em modelos de inteligência artificial abrangentes e que permitam uma abordagem preditiva da saúde.

“Vamos contribuir para avaliar a progressão da doença e avançar na intervenção médica para prevenir o declínio e manter os doentes com ELA e EM mais saudáveis”, diz Maria Fernanda Cabrera, coordenadora do projeto, fundadora do LifeSTech e professora da UPM.

A primeira reunião do consórcio aconteceu no final de janeiro. Sara C. Madeira, professora do Departamento de Informática, investigadora do LASIGE Ciências ULisboa e membro deste consórcio refere que “teremos oportunidade de trabalhar com dados de doentes portugueses, italianos e espanhóis, integrando uma equipa multidisciplinar nas áreas da inteligência artificial e da medicina; sendo a ELA e a EM doenças complexas incuráveis em que a heterogeneidade dos doentes coloca inúmeros desafios à aprendizagem de modelos automáticos de prognóstico, é uma oportunidade única para contribuir do ponto de vista científico num projecto que esperamos tenha um elevado impacto societal”.

A ELA e a EM são doenças neurológicas degenerativas muito complexas (afetam o sistema nervoso, são doenças crónicas, progressivas e modificam a qualidade de vida dos doentes e seus familiares) e têm uma evolução, prognóstico e terapias muito diferentes.

“A liderança de Ciências no workpackage de modelos de aprendizagem automática para estratificação de doentes, aliada à forte participação da nossa equipa em todos os pacotes que envolvem desenvolvimento de modelos de prognóstico usando perfis de doentes e padrões de progressão da doença, é o resultado de uma longa e frutífera colaboração com o IMM, em particular com a equipa do professor Mamede de Carvalho no caso da ELA, potenciada por dois projetos FCT que liderei nesta área, e agora reforçada pelo projeto ”AIpALS - Modelos Avançados de aprendizagem para a Previsão do prognóstico na ELA usando perfis de doentes e padrões de progressão da doença”, aprovado na última call da FCT, em que participa também a Frauhnofer-Aicos.”
​Sara C. Madeira

ACI Ciências ULisboa
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