Opis projektu
Oprogramowanie do uczenia maszynowego oparte na zasadach inteligencji roju do badań przesiewowych raka wspomaganych sztuczną inteligencją
Sztuczna inteligencja (SI) zrewolucjonizuje system opieki zdrowotnej dzięki udoskonaleniu metod diagnostyki medycznej. Wymaga to udostępniania dużych zbiorów danych pacjentów, co zwykle wiąże się z szeregiem trudności. Uczenie maszynowe oparte na zasadach inteligencji roju (ang. swarm learning, SL) umożliwia rozwój medycznej SI z poszanowaniem prywatności, jednak dostęp do SL był dotąd ograniczony. W związku z tym zespół finansowanego ze środków UE projektu ODELIA stworzy pierwsze oprogramowanie do SL o otwartym źródle, które umożliwi sprawniejsze opracowanie rozwiązań z zakresu SI mających zastosowanie w badaniach przesiewowych raka. Oprócz dostarczenia użytecznych zastosowań medycznych na potrzeby badań przesiewowych w kierunku raka piersi, projekt zademonstruje korzyści kliniczne płynące z SL związane z szybszym rozwojem, większą wydajnością i niezawodną uniwersalnością, przyczyniając się ostatecznie do ocalenia tysięcy istnień ludzkich.
Cel
ArtifArtificial Intelligence (AI) will revolutionize healthcare as its diagnostic performance approaches that of clinical experts. In particular, in cancer screening, AI helps patients to make better-informed decisions and reduce medical error. However, this requires large datasets whose collection faces severe practical, ethical and legal obstacles. These obstacles can be overcome with swarm learning (SL) where partners jointly train AI models without sharing any data. Yet, access to SL technology is seriously limited because no studies have implemented SL in a true multinational setup, no practically usable implementation of SL is available, researchers & healthcare providers have no experience with setting up SL networks and policymakers are currently unaware of the broader implications of SL. ODELIA will address & solve these issues: ODELIA will build the first open-source software framework for SL, providing an assembly line for the streamlined development of AI solutions. To serve as a blueprint for future SL-based AI systems, ODELIA partners collaborate as a swarm to develop the first clinically useful AI algorithm for the detection of breast cancer in magnetic resonance imaging (MRI). The size of ODELIA's distributed database will exceed all previous studies and ODELIA's AI models will reach expert-level performance for breast cancer screening. Thereby, ODELIA will not only deliver a useful medical application, but prove the clinical benefit of SL in terms of accelerated development, increased performance and robust generalizability to ultimately save thousands of lives of European patients. ODELIA's success will push partners to serve as nuclei for the exponential growth of the SL network and extend SL to a multitude of medical applications. Thus, patients, healthcare providers and citizens in Europe will be provided with a digital infrastructure that enables development of expert-level AI tools on big data without compromising data safety and data privacy.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.2.1 - Health Main Programme
- HORIZON.2.1.6 - Health Care Systems
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
1010 Wien
Austria