Descripción del proyecto
Inteligencia artificial para la medicina personalizada en el cáncer de páncreas
Se espera que, de aquí al año 2030, el cáncer de páncreas se convierta en la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer. Sin embargo, nuestros conocimientos sobre su biología están aumentando rápidamente, lo que da lugar a la aparición de estrategias de tratamiento innovadoras. El proyecto financiado con fondos europeos PANCAIM aplicará datos clínicos y genómicos ya existentes para mejorar la medicina personalizada del cáncer de páncreas. El proyecto innovador integra toda la gama de la genómica con la radiómica y la patómica, que constituyen los tres pilares de la medicina personalizada del futuro. PANCAIM aplica un método de inteligencia artificial (IA, o AI por sus siglas en inglés) de dos etapas, eficiente en cuanto a la transmisión de datos, que se basa en cuatro conceptos fundamentales de la IA en la atención sanitaria (proveedores de datos, conocimientos clínicos, desarrolladores de IA y compañías de tecnología médica) para conectarse a los datos e introducir la IA en la atención sanitaria.
Objetivo
The central PANCAIM concept is to successfully exploit available genomic and clinical data to improve personalized medicine of pancreatic cancer. PANCAIM’s concept is unique as it integrates the whole spectrum of genomics with radiomics and pathomics, the three future pillars of personalized medicine. The integration of these three modalities is very challenging in the clinic, but also with AI. PANCAIM uses an explainable, data-efficient, two-staged AI approach. AI biomarkers transform the unimodal data domains into interpretable likelihoods of intermediate disease features. A second AI layer merges the biomarkers and responds with an integrated assessment of prognosis, prediction and monitoring of therapy response, to assist in clinical decision making.
PANCAIM builds on four key concepts of AI in Healthcare: data providers, clinical expertise, AI developers, and MedTech companies to connect to data and bring AI to healthcare. Data quantity and quality is the main factor for successful AI. Partners provide eleven Pan European repositories of almost 6000 patients that are open to ongoing accrual. SME Collective Minds builds the GDPR data platform that hosts the data and provides a trustable connection to healthcare for even more and sustainable data. SME TheHyve builds tooling to connect to more genomic repositories (EOSC Health). Six Pan European academic centers provide clinical expertise across all modalities and help realize a curated, high quality annotated data set. Partners also include expert AI healthcare researchers across all clinical modalities with a proven track record. Finally, Siemens Healthineers provides their AI expertise and tooling to bring AI into healthcare for clinical validation and swift clinical integration in 3000 health care institutes.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-SC1-FA-DTS-2020-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
6525 GA Nijmegen
Países Bajos