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Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention

Descrizione del progetto

Prevenzione del cancro: il ruolo dell’intelligenza artificiale

La colonscopia rappresenta l’approccio tradizionale per rilevare e rimuovere i polipi precancerosi. Nonostante si ritenga che l’intelligenza artificiale contribuisca al rilevamento di cellule maligne, non esiste alcuna prova diretta del suo impatto nell’ambito della prevenzione del cancro del colon-retto. L’obiettivo principale del progetto ACCEPT, finanziato dall’UE, è stabilire l’infrastruttura di ricerca che consente il confronto diretto tra la colonscopia tradizionale e quella coadiuvata dall’intelligenza artificiale. I ricercatori utilizzeranno dati reali e informazioni di follow-up provenienti dai programmi nazionali di screening del cancro del colon-retto in Europa. I risultati forniranno prove attendibili sul ruolo dell’intelligenza artificiale nell’ambito della prevenzione del cancro e contribuiranno a divulgare tale tecnologia in tutta Europa e nel resto del mondo.

Obiettivo

Removal precancerous polyps (so-called adenomas) during colonoscopy reduces colorectal cancer incidence and mortality. We have recently developed artificial intelligence (AI) systems which optimise colonoscopy quality by aiming at increasing the detection of adenomas. However, it is unknown if this benefit of AI translates into improved cancer prevention.
To establish the role of AI in colorectal cancer prevention, we here propose a three-step research portfolio targeting individuals in the national colorectal cancer screening programmes in Norway and Poland. 1) A 1-year observational study to clarify the superiority of AI in adenoma detection in the average-risk population. 2) A cost-effectiveness analysis for cancer prevention, using real-world data obtained from the part 1 study. 3) Establishment of an infrastructure for long-term (10 years) follow-up of 40,000 individuals to quantify the effect of AI on colorectal cancer incidence.
We use propensity score matching to balance the background characteristics of the two comparing arms; AI-assisted colonoscopy and standard colonoscopy. Participants are followed through national cancer registries for ten years after cancer screening.
Our project is the first of its kind and made possible by the unique collaboration of world-class environments in clinical epidemiology and medical device assessment with world-leading AI developers. The project will enable evidence-based implementation of AI technologies into nationwide cancer screening programmes in Europe and the world.
The project’s achievement will be maximised through detailed plans for training, monitoring, management, exploitation, dissemination, and communication. While adding essential competence to the host institution, this project will increase the applicant’s skill, especially in epidemiologic aspects, helping him obtain an independent academic position in translational research of AI for medicine.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITETET I OSLO
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 214 158,72
Indirizzo
PROBLEMVEIEN 5-7
0313 Oslo
Norvegia

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Regione
Norge Oslo og Viken Oslo
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 214 158,72
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