Projektbeschreibung
Internationale Studie zur Validierung von KI zur Vorhersage des Ansprechens auf eine Brustkrebsbehandlung
Unter Radiomics ist ein quantitativer Ansatz für die medizinische Bildgebung zu verstehen, der Informationen extrahiert, die mit einer traditionellen visuellen Inspektion von erzeugten Bildern nicht zugänglich sind, was insbesondere für die Onkologie wichtig ist. Ziel des EU-finanzierten Projekts RadioVal ist es, die Möglichkeiten des Teilgebiets Radiomics zur Vorhersage des Ansprechens auf eine neoadjuvante Chemotherapie bei Brustkrebspatientinnen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu bewerten. Das Projekt wird große Bildarchive und Ergebnisse früherer EU-finanzierter Projekte nutzen. Zudem wird RadioVal eine facettenreiche Bewertung von Radiomics-KI-Instrumenten in acht Krankenhäusern inner- und außerhalb Europas durchführen, um ihre technische Robustheit, algorithmische Fairness sowie die Einsetzbarkeit und Akzeptanz im klinischen Umfeld zu erproben. Es ist zu erwarten, dass die Ergebnisse das Vertrauen in die KI-gesteuerte klinische Entscheidungsfindung stärken, Überbehandlungen reduzieren und die klinischen Behandlungsergebnisse für die Brustkrebspatientinnen verbessern werden.
Ziel
Breast cancer is now the most common cancer worldwide, surpassing lung cancer in 2020 for the first time. It is responsible for almost 30% of all cancers in women and current trends show its increasing incidence. Neoadjuvant chemotherapy (NAC) has shown promise in reducing mortality for advanced cases, but the therapy is associated with a high rate of over-treatment, as well as with significant side effects for the patients. For predicting NAC respondents and improving patient selection, artificial intelligence (AI) approaches based on radiomics have shown promising preclinical evidence, but existing studies have mostly focused on evaluating model accuracy, all-too-often in homogeneous populations.
RadioVal is the first multi-centre, multi-continental and multi-faceted clinical validation of radiomics-driven estimation of NAC response in breast cancer. The project builds on the repositories, tools and results of five EU-funded projects from the AI for Health Imaging (AI4HI) Network, including a large multi-centre cancer imaging dataset on NAC treatment in breast cancer. To test applicability as well as transferability, the validation with take place in eight clinical centres from three high-income EU countries (Sweden, Austria, Spain), two emerging EU countries (Poland, Croatia), and three countries from South America (Argentina), North Africa (Egypt) and Eurasia (Turkey).
RadioVal will develop a comprehensive and standardised methodological framework for multi-faceted radiomics evaluation based on the FUTURE-AI Guidelines, to assess Fairness, Universality, Traceability, Usability, Robustness and Explainability. Furthermore, the project will introduce new tools to enable transparent and continuous evaluation and monitoring of the radiomics tools over time. The RadioVal study will be implemented through a multi-stakeholder approach, taking into account clinical and healthcare needs, as well as socio-ethical and regulatory requirements from day one.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
08007 Barcelona
Spanien