Prueba de concepto de predicción cardiovascular basada en modelos

CARDIOPROOF es un proyecto de prueba de concepto que consolida los resultados de proyectos humanos fisiológicos virtuales (VPH) anteriores y comprueba la aplicabilidad y eficacia de las herramientas de simulación y modelado predictivo disponibles, validándolas en ensayos clínicos interrelacionados realizados en tres centros europeos de excelencia en tratamiento cardíaco (de Alemania, Italia y el Reino Unido). CARDIOPROOF se centra en pacientes con enfermedad de la válvula aórtica y coartación aórtica que, si no se tratan, pueden provocar una insuficiencia cardíaca irreversible. Como resultado, el tratamiento se vuelve obligatorio, pero aún es difícil determinar el momento óptimo y el mejor tipo de tratamiento. Con más de 50.000 intervenciones por año dentro de la UE, las enfermedades abordadas por CARDIOPROOF tienen un impacto socioeconómico significativo. Las guías clínicas actuales son muy complejas y se basan principalmente en diagnósticos por imágenes y parámetros clínicos, sin beneficiarse, hasta el momento, de la predicción basada en modelos de enfermedades específicas del paciente. CARDIOPROOF va más allá del estado actual del arte realizando ensayos de validación destinados a cubrir y comparar el espectro completo del tratamiento cardiovascular, prediciendo la evolución de la enfermedad y el resultado inmediato y a medio plazo del tratamiento. La agrupación operativa proporcionará una solución clínica perfecta que aplica diferentes métodos de modelado para aprovechar el potencial de la medicina personalizada teniendo en cuenta la facilidad de uso como componente clave de la usabilidad clínica. El objetivo de CARDIOPROOF es proporcionar datos de primera mano sobre la rentabilidad comparativa y la eficacia clínica de los enfoques de VPH más avanzados en comparación con los algoritmos de diagnóstico y tratamiento convencionales, acelerando así el despliegue de los métodos de VPH en entornos clínicos y madurando de forma holística y específica para cada paciente. simulaciones y modelos predictivos basados ​​en computadora.