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AI supported picture analysis in large bowel camera capsule endoscopy

Description du projet

Des algorithmes d’intelligence artificielle pour faire progresser les nouvelles procédures d’endoscopie peu invasives

L’endoscopie par capsule du côlon (CCE pour «colon capsule endoscopy») est une nouvelle technologie susceptible de remplacer la plupart des procédures actuelles de coloscopie optique, qui sont associées à un certain inconfort et à des complications. La CCE présente un taux de complications plus faible et ne nécessite pas d’hospitalisation, mais elle comprend une lecture manuelle qui prend du temps et est sujette à l’erreur humaine. Le projet AICE, financé par l’UE, vise à créer une voie de diagnostic du CCE assistée par l’intelligence artificielle, afin de le rendre cliniquement viable. L’AICE utilisera une collection diversifiée de données existantes sur les patients pour compléter et valider les algorithmes d’intelligence artificielle pour les diagnostics CCE, créer un système de soutien clinique pour la manipulation, le stockage et la transmission des données et promouvoir l’intégration de la solution AICE dans la pratique clinique.

Objectif

Millions of Europeans undergo optical colonoscopy (OC) every year. OC may be associated with discomfort, complications and sick-days, which affect acceptability, and constitutes a heavy burden on European hospital capacities. Colon capsule endoscopy (CCE) is a new technology, which has the potential to replace 50 ? 65 % of all OCs. CCE is preferred by patients, has a lower complication rate and can be performed out of hospital. CCE holds great potential for both patients and hospitals. However, the diagnostic process of CCE includes a time-consuming manual reading done by trained personnel and is expensive and prone to human error. For CCE to be a viable alternative to OC these challenges need to be addressed. Thus, our goal is to create a complete and validated AI-assisted pathway that improves CCE diagnostics making the technology clinically viable for the good of patients, health care systems and society. We have already completed development of several AI algorithms (AIA) for CCE diagnostics, and more will be completed within 1 ?2 years. The AICE concept will focus on: 1) completing development of the remaining AIAs, 2) external validation the all AIAs, 3) creating a clinical support system for data handling, storage and transmission, 4) developing a diagnostic pathway that considers quality, efficiency, patient preferences, ethics and economy 5) promotes the integration of AICE solutions into clinical practice via guidelines and upscaling adjustments. To achieve these goals, AICE will use an unprecedented large and diverse collection of existing patient data from nation-wide clinical studies, and will include extensive initiatives in the fields of ethics, communication and patient engagement. To ensure the right competences are present, AICE brings together clinical researchers, epidemiologists, data scientists, digital health experts, health economists, ethics researchers, SMEs, communication experts and experts in regulatory affairs.

Coordinateur

REGION SYDDANMARK
Contribution nette de l'UE
€ 1 508 056,00
Adresse
DAMHAVEN 12
7100 Vejle
Danemark

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Région
Danmark Syddanmark Sydjylland
Type d’activité
Public bodies (excluding Research Organisations and Secondary or Higher Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 1 508 056,25

Participants (8)

Partenaires (3)