Projekty finansowane przez NCN
Zastosowanie uczenia maszynowego (machine-learning) do danych klinicznych celem predykcji niepożądanych zdarzeń sercowo-naczyniowych u chorych leczonych przezcewnikową implantacją zastawki aortalnej
2021/41/B/NZ5/02630
Słowa kluczowe:
Uczenie-maszynowe stenoza aortalna przezcewnikowa implantacja zastawki aortalnej rokowanie skala ryzyka tomografia komputerowa
Deskryptory:
- NZ5_5: Diagnostyka chorób człowieka
- NZ7_16: Inne zagadnienia pokrewne
- ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
Panel:
NZ5 - Choroby niezakaźne ludzi i zwierząt: przyczyny, mechanizmy, rozpoznawanie i leczenie chorób, zatruć i urazów
Jednostka realizująca:
Narodowy Instytut Kardiologii Stefana kardynała Wyszyńskiego - Państwowy Instytut Badawczy
woj.
Konkurs: OPUS 21 - ogłoszony 2021-03-15
Przyznana kwota: 767 063 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2022-01-01
Zakończenie projektu: 2026-01-16
Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt w realizacji
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (1)
- Machine learning for prediction of all-cause mortality after transcatheter aortic valve implantationAutorzy:Jacek Kwiecinski, Maciej Dabrowski, Luis Nombela-Franco, Kajetan Grodecki, Konrad Pieszko, Zbigniew Chmielak, Anna Pylko, Breda Hennessey, Lukasz Kalinczuk, Gabriela Tirado-Conte, Bartosz Rymuza, Janusz Kochman, Maksymilian P Opolski, Zenon Huczek, Marc R Dweck, Damini Dey, Pilar Jimenez-Quevedo, Piotr Slomka, Adam WitkowskiCzasopismo:European Heart Journal - Quality of Care and Clinical Outcomes (rok: 2023, tom: 9 (8), strony: 768–777), Wydawca: OxfordStatus:OpublikowanaDoi:10.1093/ehjqcco/qcad002 - link do publikacji