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

Informazioni relative al progetto

I3LUNG

ID dell’accordo di sovvenzione: 101057695

DOI 10.3030/101057695

Data della firma CE 23 Maggio 2022

Data di avvio 1 Giugno 2022

Data di completamento 31 Maggio 2027

Finanziato da

• Health

Costo totale € 9 996 697,50

Contributo UE € 9 996 695,00

Coordinato da

FONDAZIONE IRCCS ISTITUTO NAZIONALE DEI TUMORI
Italy

Risultati finali

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

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

Clinical Lung Cancer

Autori: 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
Pubblicato in: Clinical Lung Cancer, Numero 24, 2023, ISSN 1525-7304
Editore: Cancer Information Group
DOI: 10.1016/j.cllc.2023.02.005

Radiological artificial intelligence - predicting personalized immunotherapy outcomes in lung cancer

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

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

Autori: Dolezal, J.M., Srisuwananukorn, A., Karpeyev, D. et al.
Pubblicato in: Nature Communications, Numero 13, 2022, ISSN 2041-1723
Editore: Nature Portfolio
DOI: 10.1038/s41467-022-34025-x