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Inclusive Artificial Intelligence for Accessible Medical Imaging Across Resource-Limited Settings

Projektbeschreibung

KI-gestützte medizinische Bildgebung für Gebiete mit beschränkten Ressourcen

In der Gesundheitsversorgung kommt künstliche Intelligenz (KI) in wichtigen Bereichen zum Einsatz. Die Radiologie ist ein medizinisches Spezialgebiet, das bereits stark von KI-Anwendungen profitiert hat. Die modernen KI-Entwicklungen in der medizinischen Bildgebung zielen jedoch hauptsächlich auf Länder mit hohem Einkommen ab. Sollte sich dieser Trend fortsetzen, werden sich die bereits jetzt ausgeprägten Ungleichheiten in der globalen Gesundheitsversorgung, insbesondere im ländlichen Afrika, noch verstärken. Das ERC-finanzierte Projekt AIMIX wird ein neuartiges wissenschaftliches Rahmenwerk für inklusive Bildgebung mit KI in ressourcenbegrenzten Umgebungen entwickeln, das auf unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen anpassbar ist und von minimal ausgebildetem Klinikpersonal angewendet werden kann. Das Projekt wird den aktuellen Stand der Technik weiterentwickeln, ausgehend von bereits existierenden KI-Verfahren, die für ressourcenintensive klinische Umgebungen konzipiert wurden, hin zu neuen, grundlegend inklusiven KI-Bildgebungsalgorithmen. Außerdem wird AIMIX die sozialethischen Herausforderungen und Anforderungen an inklusive KI-Instrumente erkunden, um die zukünftige Umsetzung in lokalen Umgebungen zu fördern.

Ziel

Artificial intelligence (AI) is widely regarded as one of the most promising and disruptive technologies for future healthcare. As AI algorithms such as deep neural networks are suited for the processing of large and complex datasets, radiology is the medical speciality that has seen some of the most important applications of AI in the recent years. However, despite these advances, a major limitation of current AI developments in medical imaging is that they have overwhelmingly, and almost entirely, targeted applications in high-income countries. There is a concern, if the current trend continues, that AI will increase the already pronounced inequalities in global health, in particular for resource-limited settings such as rural Africa, where the majority of the African population lives.

AIMIX will develop the first scientific framework for inclusive imaging AI in resource-limited settings. The project will greatly advance the current state-of-the-art, from existing AI methods mostly developed for high-income settings, towards new imaging AI algorithms that are fundamentally inclusive, i.e. (1) affordable for resource-limited clinical centres, (2) scalable to under-represented population groups, and (3) accessible to minimally trained clinical workers. Furthermore, AIMIX will investigate the socio-ethical principles and requirements that govern inclusive AI, and examine how they compare, conflict or complement those of trustworthy AI developed thus far in high-income settings. These innovations will be demonstrated for affordable and accessible AI-powered obstetric ultrasound screening by minimally trained clinicians such as midwives in rural Africa.

Ultimately, AIMIX’s scientific breakthroughs will enhance the democratisation of imaging AI in resource-limited settings, which will result in an important social impact, by empowering local communities, promoting inclusion, and reducing disparities between populations from low- and high-income societies.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2021-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITAT DE BARCELONA
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 633 718,00
Adresse
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 BARCELONA
Spanien

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Region
Este Cataluña Barcelona
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 633 718,00

Begünstigte (2)

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