SubsidieMeestersS4E-platform: Simulaties en Signaaldetectie voor Epilepsie
Het project ontwikkelt een AI-platform (S4E) voor het voorspellen van epilepsiesubtypes via hersensimulaties en fNIRS, om diagnostiek en behandeling te verbeteren.
Projectdetails
Inleiding
Epilepsie is een van de meest voorkomende neurologische aandoeningen ter wereld. Bijna 1 op de 200 Nederlanders krijgt last van epilepsie. De last van epilepsie voor individuen en de samenleving is aanzienlijk: naast gezondheidsproblemen kunnen mensen met epilepsie sociale stigmatisering, discriminatie en een verminderde kwaliteit van leven ervaren.
Diagnose en Prognose
De diagnose en prognose van epilepsie varieert sterk, afhankelijk van de onderliggende oorzaak, het type aanvallen en hoe de patiënt reageert op de behandeling. De huidige diagnose en prognosestelling van epilepsie omvat een combinatie van neurologisch onderzoek en testen zoals elektro-encefalografie (EEG) en beeldvorming van de hersenen.
Doel van het Project
Meer begrip van de ziekte, en betere diagnostische- en prognostische testen zullen bijdragen aan verbeterde uitkomsten van de behandeling van mensen met epilepsie. In dit project zal een platform (S4E) worden ontwikkeld waarin met innovatieve artificiële intelligentie (AI) via hersensimulaties en signaaldetectiemethoden voorspellingen worden gedaan over het subtype van een bepaalde epilepsiepatiënt.
Innovatieve Technologieën
Er worden 3D hersensimulaties gemaakt op basis van een genetisch profiel om te voorspellen waar en op welke manier de hersencircuits van een patiënt aangetast zijn. Daarnaast zal binnen dit platform en als aanvulling op de huidige EEG-techniek functionele nabij-infrarood spectroscopie (fNIRS) worden ingezet, waarmee zowel klinisch als vanuit thuis epilepsie-activiteit gemeten kan worden.
Verwachte Impact
Met dit platform kunnen epilepsie-onderzoekers nieuwe inzichten verkrijgen en kunnen zorgverleners vroegtijdig onderscheid maken welk subtype epilepsie een patiënt heeft, hetgeen cruciaal is voor het sturen van beslissingen over behandeling.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 331.450 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Artinis Medical Systems B.V.penvoerder
- Synaptica B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Predictive Epilepsy TreatmentCascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling. | Mkb-innovati... | € 19.992 | 2020 | Details |
SEIZE.SENSEHet project ontwikkelt een innovatief draagbaar apparaat voor realtime epilepsiedetectie, gericht op het verbeteren van patiëntenzorg en veiligheid. | Mkb-innovati... | € 117.810 | 2021 | Details |
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGramDit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
“EEG-based DIagnosis Support solutiON” (EDISON) to help close the epilepsy diagnosis gap in Low- and Middle-Income Countries (LMICs) by combining low CAPEX and AI-guided capture with telemedicineBrainCapture is developing an affordable EEG-based diagnosis service for epilepsy in LMICs, utilizing mobile technology and AI for remote analysis by neurologists to improve access to care. | EIC Accelerator | € 2.078.428 | 2022 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | Mkb-innovati... | € 120.943 | 2023 | Details |
Predictive Epilepsy Treatment
Cascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling.
SEIZE.SENSE
Het project ontwikkelt een innovatief draagbaar apparaat voor realtime epilepsiedetectie, gericht op het verbeteren van patiëntenzorg en veiligheid.
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGram
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances.
“EEG-based DIagnosis Support solutiON” (EDISON) to help close the epilepsy diagnosis gap in Low- and Middle-Income Countries (LMICs) by combining low CAPEX and AI-guided capture with telemedicine
BrainCapture is developing an affordable EEG-based diagnosis service for epilepsy in LMICs, utilizing mobile technology and AI for remote analysis by neurologists to improve access to care.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.