• 土耳其 BILIMSEL 和技术 ARASTIRMA KURUMU - 协调员 • FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH • BOĞAZİÇİ 大学 • 环境与社会遗产保护创新与技术研究与开发协会 • SYDDANSK 大学 • KETJEN NETHERLANDS BV • ERINN INNOVATION LIMITED • 太阳能与新能源研究所 • PAUL SCHERRER 研究所 • 卡尔加里大学 • 伊塔茹巴联邦大学
提案结构 提案包含两个部分: • 提案的 A 部分由 IT 系统生成。它基于参与者通过资金和招标门户中的提交系统输入的信息。参与者可以在最终提交之前随时更新提交系统中的信息。 • 提案的 B 部分是叙述部分,包括三个部分,每个部分对应一个评估标准。需要按照申请人在提交系统中下载的特定征集或主题的模板将 B 部分上传为 PDF 文档。特定征集的模板可能与本文档中提供的示例略有不同。 电子提交系统是一个在线向导,可指导您逐步准备提案。提交过程包括 6 个步骤: - 步骤 1:登录门户 - 步骤 2:在门户中选择征集、主题和行动类型 - 步骤 3:创建提案草案:标题、缩写、摘要、主要组织和联系方式 - 步骤 4:管理您的各方和联系方式:添加您的合作伙伴组织和联系方式。 - 步骤 5:编辑并填写提案 A 部分的网页表单并上传提案 B 部分 - 步骤 6:提交提案
由于 HTA 是决定能否获得新疗法的重要因素,因此我们必须将 HTA 的影响视为视野扫描的一部分。事实上,澳大利亚的 HTA 方法和流程自开始以来并没有进行重大改革。众议院卫生、老年护理和体育常设委员会对澳大利亚新药和新医疗技术审批程序的议会调查(议会调查)确定,迫切需要进行改革,以便及时获得创新药物和疫苗。7 卫生和老年护理部长也承认了 HTA 改革的必要性。8
公共部门组织旨在为社会、社区和其运营环境提供积极的法定成果。OPSS 隶属于英国商业和贸易部,负责(除其他事项外)确保英国在国际贸易和产品可用性与安全性方面保持领先地位。加速技术创新、制造业和商业发展、净零转型和不断变化的供应链只是导致 OPSS 监管范围内的消费品和工具快速变化的众多因素中的一部分。作为值得信赖的产品监管机构,OPSS 需要能够预测产品的未来变化,以保护消费者和社区,并支持英国经济的商业信心和生产力。地平线扫描是一种工具,使 OPSS 能够系统地识别新兴和未来的创新和趋势,评估各个规模的相关机会和挑战,并优先考虑对 OPSS 影响最大的新兴变化(Hines, P. et al. 2019)。
▪ “地平线欧洲”是欧盟对研发和颠覆性技术的关键资助计划 ▪ 预算 955 亿欧元:2021-2027 年(“地平线 2020”计划的后续计划)
癌症仍然是欧盟医疗保健系统最大的挑战之一。早期检测和诊断大大增加了成功治疗和生存的前景。学术界和迅速增长的癌症诊断和生物传感器部门迫切需要熟练熟练开发改进的筛查技术的研究人员,这可以为影响癌症生存提供主要机会。然而,开发具有所需灵敏度,可靠性和技术形式的多种癌症早期检测的测定,直到最近才出现,并且面临着重大的研发挑战。strim将培训一批研究人员在多学科科学,生物信息学,技术,社会,临床和健康经济技能中提供全面的生物电动工具,用于癌症筛查,快速,准确,准确,敏感和利用高级分子受体和纳米机器人的含量调整的工具和纳米机构的原理 - 构成了异常的原理(用于检测异常的核心)。酸作为尖端的生物流体标记物,用于早期检测癌症。越来越多的证据表明,PTM在人类癌症中起着重要作用,并且可能对癌症类型高度特异。专注于基因组和蛋白质组学PTM生物标志物将是一种改变游戏规则的策略,用于提高早期癌症检测率,效率和人群健康。
组织类型除非征集文本中另有说明,所有类型的组织(又称“实体”)均可参与“地平线欧洲”的提案和项目,包括:• 学术界• 任何规模的行业• 研究和技术组织• 政府• 慈善机构• 文化机构等……
在某些技术中,人工智能以特殊子集的形式(例如深度学习和机器学习)的形式纳入。此外,这些技术还利用了各种属于三个广泛类别的算法:监督学习,无监督的学习和强化学习。监督的学习算法是机器学习技术的一个子集,该模型从标记的培训数据中学习模式。无监督的学习算法也是机器学习的类别,但是该算法在没有明确的指导或标记结果的情况下从未标记的数据中学习模式。强化学习是机器学习的一个分支,代理商通过与环境进行互动来学习决策。(2)通过这些交互,代理以奖励或惩罚的形式收到反馈,旨在通过学习最佳策略或政策来最大程度地累积奖励。(2)一些技术还使用了监督和无监督的学习算法的组合,也称为半监督学习。
AI驱动的基因组健康预测(AIGHP)可能在以预防为中心的医疗保健中发挥重要作用。在单独的规模上,AIGHP可以提供对一个人的基因组风险的见解,从而告知有益的生活方式选择和警惕某些症状。在集体规模上,AIGHP可以帮助针对筛查工作和干预措施,以便更可能需要它们。但是,AIGHP的准确性及其基于的多基因评分技术存在很大的不确定性。基因组数据集在很大程度上偏向于欧洲遗传血统的种群,这使得对非欧洲血统的人的预测降低了,并且对于许多常见疾病,基因组变异仅占整体疾病风险比例有限的。与广泛使用AIGHP相关的道德风险包括监视和数据隐私,歧视(例如根据疾病的敏感性),对卫生系统中AIGHP的过度依赖性以及临床医生和患者的剥夺。
JRC139310 EUR 40093印刷ISBN 978-92-68-21582-1 ISSN 1018-5593 DOI:10.2760/1708096 KJ-01-24-115-EN-C PDF ISBN doi:10.2760/5639916 KJ-01-24-115-EN-N-N-Luxembourg:欧盟出版社,2024年,2024年©欧盟,2024年,欧盟委员会文件的重复使用政策由委员会决定2011年12月12日的12月12日在2011年12月12日的委员会文件中实施,欧盟委员会的再利用文档(OJ L 330,14.12.22011)。除非另有说明,否则该文档的重复使用将根据创意共享归因4.0国际(CC BY 4.0)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)授权。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改,就可以重复使用。必须直接从版权所有者那里寻求任何欧盟许可拥有的照片或其他材料的使用或复制。- 基于Sodapeaw在Adobestock上的照片(由AI生成的原始图像)在写作过程中声明的Adobestock(原始图像)的封面艺术品:在准备此工作的过程中,作者使用聊天GPT and GPT@jrc@jrc来总结文本。使用此工具后,作者根据需要审查并编辑了内容,并对出版物的内容承担全部责任。如何引用该报告:欧盟委员会,A. https://data.europa.eu/doi/10.2760/5639916,JRC139310。