Medicinsk uppföljning efter barncancer- individanpassning och identifiering av nya riskgrupper

Diarienummer 2017-04633
Koordinator Lunds universitet - IKVL
Bidrag från Vinnova 2 473 728 kronor
Projektets löptid november 2017 - maj 2020
Status Beslutat
Utlysning Digitalisering för bättre hälsa, vård och omsorg
Ansökningsomgång Artificiell intelligens för bättre hälsa

Syfte och mål

Det föreslagna projektet har två syften: 1. att adekvat presentera individanpassade uppföljningsråd till varje enskild barncanceröverlevares behandlingsdata samt 2. att med AI identifiera nya riskgrupper i populationen av barncanceröverlevare. Projektets mål är att skapa nytta i form av minskat mänskligt lidande, informationssäkerhet, individanpassad vård, rätt-vård-i-rätt tid, prevention och identifiering av nya riskgrupper.

Förväntade effekter och resultat

En individanpassad presentation av behandlingsdata kan bidra till att individen får en bättre förmåga att tillgodogöra sig informationen som rör dess hälsa. Även sjukvårdspersonal gagnas av att information presenteras på användarvänligt och informationssäkert sätt. Effekter av ny riskgruppsidentifiering förväntas skapa nya hypoteser kring vilka behandlingsterapier som orsakar eller bidrar till sena komplikationer efter barncancer. Dessa kan i sin tur öppna upp för nya preventiva åtgärder, förbättrade behandlingsstrategier eller utveckling av nya lågriskterapier.

Planerat upplägg och genomförande

Hur information rörande behandlingshistorik presenteras för att vara maximalt användbart för individ såväl som för sjukvårdspersonal kan förbättras med AI. Med andra AI metoder kommer data från populationen barncanceröverlevare att undersökas för att finna nya riskgrupper, samt hypotespröva klinisk erfarenhet. Projektet genomförs med partner från olika expertområden.

Texten på denna sida har projektgruppen själv formulerat och innehållet är ej granskat av våra redaktörer.