Descripción del proyecto
Estudio internacional para validar la inteligencia artificial para predecir la respuesta al tratamiento en el cáncer de mama
La radiómica es un método cuantitativo para el procesamiento de imágenes médicas que permite extraer información a la que no se puede acceder a través de la inspección visual tradicional de las imágenes generadas, particularmente en oncología. El objetivo del proyecto RadioVal, financiado con fondos europeos, es evaluar el potencial de la radiómica para predecir con inteligencia artificial (IA) la respuesta a la quimioterapia neoadyuvante en mujeres con cáncer de mama. En el proyecto se aprovecharán los grandes repositorios de imágenes y los resultados generados por proyectos anteriores financiados con fondos europeos. Además, el equipo de RadioVal implementará una evaluación multifacética de las herramientas de IA radiómica en ocho hospitales de dentro y fuera de Europa, a fin de probar su solidez técnica y equidad algorítmica, así como su utilidad y aceptación en el entorno clínico. Se espera que los resultados aumenten la confianza en la toma de decisiones clínicas impulsada por la IA, reduzcan el sobretratamiento y mejoren el desenlace clínico de las mujeres con cáncer de mama.
Objetivo
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.
Ámbito científico
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
08007 Barcelona
España