IPN - Instituto Pedro Nunes

IPN     IPN Incubadora

    DTRIP4H
    Iniciando a Era dos Digital Twin Descentralizados nas Infraestruturas de Investigação existentes para Saúde Preditiva, Preventiva, Personalizada e Participativa

    Desafio

    O avanço das tecnologias digitais conduziu a uma nova era de possibilidades nos cuidados de saúde, oferecendo soluções que prometem revolucionar a forma como abordamos iniciativas de saúde preditivas, preventivas, personalizadas e participativas, prometendo uma mudança de estratégias reativas para estratégias proativas. À medida que os custos dos cuidados de saúde continuam a aumentar, representando substanciais 1221 mil milhões de euros ou 7,7% do PIB em 2022, é inegável a urgência de optimizar as infra-estruturas de investigação (RI) existentes para obter o máximo impacto. Neste contexto, o surgimento de tecnologias de digital twins (DT) apresenta uma oportunidade transformadora para impulsionar as RI num novo domínio de acessibilidade, interoperabilidade e integração dentro da UE e do ecossistema global de investigação e inovação digital.

    Solução / Objetivo Principal

    O DTRIP4H visa resolver desafios críticos em torno da harmonização de dados, acesso equitativo e salvaguardas rigorosas de privacidade. Incorporando tecnologias como aprendizagem federada, IA generativa e realidade virtual (VR), o projeto aspira criar um ambiente de digital twin descentralizado (DDTE). Isto irá capacitar os utilizadores internos e externos de RI, tais como investigadores, inovadores e PME, para criar aplicações de DT que abordem desafios científicos específicos, utilizando uma combinação de dados do mundo real e sintéticos em conformidade com os quadros regulamentares, ou seja, o RGPD.

    Objetivos, Atividades e Resultados esperados / atingidos

    Os objetivos do DTRIP4H incluem a avaliação do conhecimento atual sobre iniciativas atuais, recursos (como modelos, conjuntos de dados, governança de dados, métodos, boas práticas, infraestruturas, soluções e serviços), cocriar e colocar em operação DDTE que integra ativos de RIs e capacidades para vários usuários e organizações modelarem e simularem fenômenos complexos relacionados à saúde em um ambiente compatível.
    Os principais resultados esperados incluem o ambiente de gêmeo digital descentralizado e o desenvolvimento de 7 casos de uso temáticos inovadores de prova de conceito relacionados à saúde, atendendo às necessidades de cientistas, PMEs e usuários finais industriais, particularmente em tópicos de saúde relacionados ao tratamento do câncer, desenvolvimento de medicamentos, ambiente humano exposição, tratamento de precisão para esquizofrenia e medicina personalizada por meio de Inteligência Artificial (IA), DTs habilitados para AR/VR utilizando DDTE, ao mesmo tempo em que adere aos princípios de dados FAIR.

    Referência do projeto

    Grant Agreement No 101188432

    Financiamento


    Região de Intervenção

    Europa

    Investimento Total

    11.998.387,21

    Investimento do IPN

    593.625,00

    Elegível Total

    11.998.387,21

    Elegível do IPN

    593.625,00

    Apoio Financeiro da UE - Total

    11.998.387,21

    Apoio Financeiro da UE – IPN

    593.625,00

    Duração

    48 Meses

    Data de Início

    2025-01-01

    Data de Fim

    2028-12-31

    Data de Aprovação

    2024-07-03

    Consórcio

    Digitaltwin Technology GMBH
    Chino SRL
    Lapin Ammattikorkeakoulu Oy - Lapland University of Applied Sciences
    Universidad del Pais Vasco
    Metropolia Ammattikorkeakoulu Oy - Metropolia
    Alma Mater Studiorum - Universita Di Bologna
    Demcon Sync Biosystems
    Masarykova Univerzita
    UAB Teraglobus
    European Health Management Association
    Artificial Intelligence Expert
    NEC Laboratories Europe
    Protobios
    Institut National de Recherche en Informatique et Automatique
    Instituto Pedro Nunes
    Ludwig Maximillians - Universitaet Muenchen
    Helsingin Yliopisto
    Near Real Oy
    Tallinna Tehnikaülikool - Tallinn University of Technology
    Oulun Yliopisto
    Ethniko Kentro Erevnas Kai Technologikis Anaptyxis - Centre for Research and Technology Hellas Certh
    Oulun Ammattikorkeakoulu Oy - Oulu University of Applied Sciences
    Linac - Pet Scan Opco Limited

    Palavras-chave

    Digital Twins
    Infra-estruturas de investigação
    Ambiente de digital twins descentralizados
    Saúde