- for health: personal non-obtrusive systems that enable citizens to manage their well-being such as wearable or implantable monitoring devices with communication capabilities and autonomous systems for supporting a healthy state; emerging techniques such as molecular imaging for improved prevention and individualised medicine; health knowledge discovery and application in clinical practice; modelling and simulation of organ functions; micro- and nano-robotic devices for minimally invasive surgical and therapeutic applications; remote assistance and remote monitoring technologies for the chronically ill and for elderly people; c omputer aided detection and clinical decision support systems that lead to more reliable diagnosis and an improved workflow, eventually leading to disease specific expert systems taking an integral carecycle approach, and exploiting accumulated patient data, and model based disease knowledge through data mining, bioinformatics, and systems biology; enterprise IT systems leading to increased efficiency and reduced medical error in the hospital and in secondary care facilities;
- Veselībai: personālas, neuzmācīgas sistēmas, kas ļauj iedzīvotājiem pašiem regulēt savu labsajūtu, tādas kā valkājamas vai implantējamas kontroles ierīces ar komunikāciju iespējām un autonomas sistēmas laba veselības stāvokļa saglabāšanai; jaunas metodes, piemēram, molekulārā attēlu veidošana, lai uzlabotu profilaksi un individualizētu medicīnu; jaunu zināšanu par veselību atklāšana un to izmantošana klīniskajā praksē; orgānu funkciju modelēšana un imitēšana; mikro- un nanorobotikas ierīces minimāli invazīvai ķirurģiskai un ārstnieciskai darbībai; attālās palīdzības un attālās uzraudzības tehnoloģijas hroniski slimajiem un gados vecākiem cilvēkiem ; datorizētas izmeklēšanas un klīnisko slēdzienu veikšanas atbalsta sistēmas, ar kurām var noteikt daudz ticamākas diagnozes, kā arī uzlabota darba norise , kuras rezultātā, iespējams, konkrētā slimībā specializējušos ekspertu sistēmas izmanto integrētu aprūpes cikla pieeju, kā arī izmanto uzkrātos pacienta datus, kā arī uz modeļa pamatotas zināšanas par slimību, izmantojot datizraci, bioinformātiku un sistēmu bioloģiju; uzņēmumu IT sistēmas, ar kurām panāk palielinātu efektivitāti un medicīnas kļūdu samazināšanu slimnīcās un sekundārajās veselības aprūpes iestādēs ;