Skip to main content
polskiPL
European Commission logo print header

AI supported picture analysis in large bowel camera capsule endoscopy

Opis projektu

DEENESFRITPL

Algorytmy sztucznej inteligencji pomogą w opracowaniu nowych małoinwazyjnych zabiegów endoskopowych

Endoskopia kapsułkowa jelita grubego to nowa technologia, która może zastąpić większość obecnie stosowanych zabiegów kolonoskopii optycznej, których przeprowadzanie wiąże się z dużym dyskomfortem dla pacjentów oraz możliwymi powikłaniami. Ten nowatorski zabieg charakteryzuje się mniejszą częstotliwością występowania powikłań i nie musi być przeprowadzany w szpitalu, jednak jest pracochłonny i w związku z tym wiąże się z dużym ryzykiem wystąpienia błędów ludzkich. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu AICE zamierza opracować metodę diagnostyki opartej na endoskopii kapsułkowej wykorzystującej algorytmy sztucznej inteligencji, aby spopularyzować tę metodę w medycynie. Rozwiązanie opracowane przez zespół AICE pozwoli na wykorzystanie zróżnicowanych zbiorów danych dotyczących pacjentów w celu uzupełnienia i weryfikacji działania algorytmów SI w diagnostyce. Badacze planują także stworzenie systemu wsparcia klinicznego z myślą o obróbce, przechowywaniu i przesyłaniu danych, a także promować wykorzystanie swojego rozwiązania w praktyce klinicznej.

Cel

Millions of Europeans undergo optical colonoscopy (OC) every year. OC may be associated with discomfort, complications and sick-days, which affect acceptability, and constitutes a heavy burden on European hospital capacities. Colon capsule endoscopy (CCE) is a new technology, which has the potential to replace 50 ? 65 % of all OCs. CCE is preferred by patients, has a lower complication rate and can be performed out of hospital. CCE holds great potential for both patients and hospitals. However, the diagnostic process of CCE includes a time-consuming manual reading done by trained personnel and is expensive and prone to human error. For CCE to be a viable alternative to OC these challenges need to be addressed. Thus, our goal is to create a complete and validated AI-assisted pathway that improves CCE diagnostics making the technology clinically viable for the good of patients, health care systems and society. We have already completed development of several AI algorithms (AIA) for CCE diagnostics, and more will be completed within 1 ?2 years. The AICE concept will focus on: 1) completing development of the remaining AIAs, 2) external validation the all AIAs, 3) creating a clinical support system for data handling, storage and transmission, 4) developing a diagnostic pathway that considers quality, efficiency, patient preferences, ethics and economy 5) promotes the integration of AICE solutions into clinical practice via guidelines and upscaling adjustments. To achieve these goals, AICE will use an unprecedented large and diverse collection of existing patient data from nation-wide clinical studies, and will include extensive initiatives in the fields of ethics, communication and patient engagement. To ensure the right competences are present, AICE brings together clinical researchers, epidemiologists, data scientists, digital health experts, health economists, ethics researchers, SMEs, communication experts and experts in regulatory affairs.

Dziedzina nauki

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

Zaproszenie do składania wniosków

HORIZON-HLTH-2021-DISEASE-04

Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Koordynator

REGION SYDDANMARK
Wkład UE netto
€ 1 508 056,00
Adres
DAMHAVEN 12
7100 Vejle
Dania

Zobacz na mapie
Region
Danmark Syddanmark Sydjylland
Rodzaj działalności
Public bodies (excluding Research Organisations and Secondary or Higher Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity
€ 1 508 056,25

Uczestnicy (8)

Partnerzy (3)

Udostępnij tę stronę

Pobierz

Ostatnia aktualizacja: 29 Lipca 2022

Moja broszura

Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/101057400/pl

European Union, 2024