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

Descrizione del progetto

Diagnostica per immagini alimentata dall’IA per contesti dalle risorse limitate

L’IA vanta applicazioni significative nel settore sanitario. La radiologia è una specialità medica che ha tratto grandi benefici dalle applicazioni dell’IA. Tuttavia, gli attuali sviluppi dell’IA nel campo della diagnostica per immagini si rivolgono principalmente ai paesi ad alto reddito. Se questa tendenza dovesse continuare, le già marcate disuguaglianze nella salute globale, in particolare nell’Africa rurale, aumenteranno. Il progetto AIMIX, finanziato dal CER, svilupperà un nuovo quadro scientifico per un’IA inclusiva nel campo dell’immaginografia in contesti dalle risorse limitate, scalabile a gruppi di popolazione sottorappresentati e accessibile a operatori clinici minimamente formati. Il progetto farà progredire l’attuale stato dell’arte, dai metodi di IA esistenti sviluppati per contesti clinici ad alte risorse verso nuovi algoritmi di IA per l’immaginografia sostanzialmente inclusivi. AIMIX indagherà anche sulle sfide socio-etiche e sui requisiti degli strumenti di IA inclusivi per promuovere future implementazioni in contesti locali.

Obiettivo

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2021-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITAT DE BARCELONA
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.

€ 1 633 718,00
Indirizzo
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 BARCELONA
Spagna

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Regione
Este Cataluña Barcelona
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.

€ 1 633 718,00

Beneficiari (2)

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