Project R-15958

DT4CARE: Digitale Tweelingen voor Gepersonaliseerde Gezondheidszorgoplossingen (Onderzoek)

Dit project beoogt het ontwikkelen van een patiëntspecifiek digitaal tweeling (DT) model om revalidatie resultaten te verbeteren door gebruik te maken van data van therapeutische monitoring op afstand (RTM) en AI-gedreven voorspellende analyses. Met een initiële focus op herstel na knieartroplastie, probeert het onderzoek behandelparameters te optimaliseren, de besluitvorming voor zorgverleners (HCP's) te verbeteren en interventiekosten te verminderen. Machine learning (ML) en simulatietechnieken zullen worden gebruikt om dynamische DT's te construeren, gericht op voorspellingsnauwkeurigheid en het selecteren van optimalisatiemethoden voor behandelingsaanpassingen. De DT-prestaties zullen worden gevalideerd aan de hand van real-world uitkomsten, waarbij klinische bruikbaarheid wordt gewaarborgd door iteratief prototyping en feedback van stakeholders. De innovatie ligt in het overbruggen van hiaten in gepersonaliseerde revalidatie, het combineren van RTM-data met voorspellende modellering en simulatie-gebaseerde optimalisatie. Door HCP's in staat te stellen behandelscenario's in een virtuele omgeving te testen, beoogt het DT-model herstel te versnellen, de kwaliteit van de zorg te verbeteren en de kosten te verlagen.

01 januari 2025 - 31 december 2028