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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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PRE-ACT: Prediction of Radiotherapy side Effects using explainable AI for patient Communication and Treatment modification

Projektbeschreibung

KI zur Vorhersage von Nebenwirkungen der Strahlentherapie

Die Strahlentherapie verursacht bei einigen Patientinnen und Patienten Nebenwirkungen. Zu den Folgen von Brustkrebs können Brustatrophie, Armlymphödeme und Herzschäden gehören. Einige der risikoerhöhenden Faktoren sind bekannt. Vorhandene Ansätze nutzen nicht alle zur Verfügung stehenden komplexen Bildgebungs- und Genomikdaten. Künstliche Intelligenz (KI) kann die Vorhersage von Nebenwirkungen verbessern. Das EU-finanzierte Projekt PRE-ACT wird umfangreiche Datensätze aus drei Patientenkohorten nutzen, um ein KI-Instrument zu entwerfen und zu implementieren, das das Risiko von Nebenwirkungen, einschließlich Armlymphödemen, bei Brustkrebspatientinnen vorhersagt und eine leicht verständliche Erklärung für die gemeinsame Entscheidungsfindung von Patientin und Arzt liefert. Im Rahmen des Projekts werden KI-Vorhersagemodelle entwickelt, die in eine bestehende kommerzielle Softwareplattform für die Strahlentherapie integriert werden sollen.

Ziel

Radiotherapy is a widely used cancer treatment, however some patients suffer side effects. In breast cancer, side effects can include breast atrophy, arm lymphedema, and heart damage. Some factors that increase risk for side effects are known, but current approaches do not use all available complex imaging and genomics data. The time is now ripe to leverage the huge potential of AI towards prediction of side effects. This project will use rich datasets from three patient cohorts to design and implement an AI tool that predicts the risk of side effects, including arm lymphedema in breast cancer patients and provides an easily understood explanation to support shared decision-making between the patient and physician.
The PRE-ACT consortium combines the expertise in computing (MDW, AUEB-RC), AI (HES-SO, CENTAI), radiation oncology (MAASTRO, UNICANCER), medical physics (THERA), genetics (ULEIC), psychology (CNR) and health economics (UM) that is necessary to tackle this problem.
The project will integrate data from the three cohorts and build AI predictive models with built-in explainability for each of the key side effects of breast cancer radiotherapy. These AI models will be incorporated into an existing commercial radiotherapy software platform to create a world-leading product. The extended platform will be validated in a clinical trial to support treatment decisions regarding the irradiation of lymph nodes. The trial will adopt an innovative design in which the patients and medical team in the test arm will receive the risk prediction, but those in the control arm will not. A communication package built with a co-design methodology will ensure that AI outcomes are tailored to stakeholders effectively. The trial will evaluate whether using the AI platform changed the arm lymphedema rate and impacted treatment decisions and quality-of-life. Generalizability of the AI models for other types of cancer will be sought through transfer learning techniques.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-HLTH-2021-DISEASE-04

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS - RESEARCH CENTER
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 637 243,75
Adresse
KEFALLINIAS STREET 45
112 57 ATHINA
Griechenland

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Region
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 637 243,75

Beteiligte (7)

Partner (4)

Mein Booklet 0 0