Integrative science, Intelligent data platform for Individualized LUNG cancer care with Immunotherapy

Projektinformationen

I3LUNG

ID Finanzhilfevereinbarung: 101057695

DOI 10.3030/101057695

EK-Unterschriftsdatum 23 Mai 2022

Startdatum 1 Juni 2022

Enddatum 31 Mai 2027

Finanziert unter

• Health

Gesamtkosten € 9 996 697,50

EU-Beitrag € 9 996 695,00

Koordiniert durch

FONDAZIONE IRCCS ISTITUTO NAZIONALE DEI TUMORI
Italy

Leistungen

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

Project Website and communication materials - year 1 update and contents

Preparation and publication of dissemination materials

Project Website and communication materials - website launch

Preparation and publication of dissemination materials

Documents, reports (1)

Lung cancer patients' knowledge about AI

Report with patients’ knowledge about AI

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Clinical Lung Cancer

Autoren: Prelaj A, Ganzinelli M, Trovo' F, Roisman LC, Pedrocchi ALG, Kosta S, Restelli M, Ambrosini E, Broggini M, Pravettoni G, Monzani D, Nuara A, Amat R, Spathas N, Willis M, Pearson A, Dolezal J, Mazzeo L, Sangaletti S, Correa AM, Aguaron A, Watermann I, Popa
Veröffentlicht in: Clinical Lung Cancer, Ausgabe 24, 2023, ISSN 1525-7304
Herausgeber: Cancer Information Group
DOI: 10.1016/j.cllc.2023.02.005

Radiological artificial intelligence - predicting personalized immunotherapy outcomes in lung cancer

Autoren: Roisman, L.C., Kian, W., Anoze, A. et al.
Veröffentlicht in: NPJ Precision Oncology, Ausgabe 7, 2023, ISSN 2397-768X
Herausgeber: Nature Portfolio
DOI: 10.1038/s41698-023-00473-x

Uncertainty-informed deep learning models enable high-confidence predictions for digital histopathology

Autoren: Dolezal, J.M., Srisuwananukorn, A., Karpeyev, D. et al.
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 13, 2022, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Portfolio
DOI: 10.1038/s41467-022-34025-x