Opis projektu
SI w medycynie spersonalizowanej w przypadku raka trzustki
Przewiduje się, że do 2030 r. rak trzustki stanie się drugą wiodącą przyczyną śmierci spowodowanej nowotworem. Niemniej jednak nasze zrozumienie biologii tego nowotworu błyskawicznie się zwiększa, co przekłada się na opracowywanie innowacyjnych strategii leczenia. W związku z tym twórcy finansowanego ze środków UE projektu PANCAIM zastosują istniejące dane genomiczne i kliniczne, aby usprawnić spersonalizowane leczenie raka trzustki. Ten innowacyjny projekt integruje pełną genomikę z radiomiką i patomiką, trzema filarami przyszłej medycyny spersonalizowanej. Badacze stosują dwuetapową metodę opartą na SI, wymagającą mniejszych ilości danych i opierającą się na czterech centralnych elementach SI w opiece zdrowotnej: dostawcach danych, wiedzy klinicznej, twórcach SI oraz firmach z sektora medyczno-technicznego. Pozwala to na łączenie się z danymi i wprowadzanie SI do opieki zdrowotnej.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SC1-FA-DTS-2020-1
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
6525 GA Nijmegen
Niderlandy