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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Trustworthy AI tools for personalized oncology

Descripción del proyecto

Herramientas de inteligencia artificial para unos tratamientos antineoplásicos personalizados

El aprendizaje automático puede favorecer la medicina personalizada, ofreciendo una precisión y rapidez superiores a las del ser humano en el diagnóstico, la predicción de resultados y las recomendaciones de tratamiento. Sin embargo, garantizar la fiabilidad de las predicciones de un modelo a lo largo de su ciclo de vida es fundamental. El proyecto TAIPO, financiado con fondos europeos, tiene por objeto desarrollar herramientas de inteligencia artificial (IA) fiables para la oncología personalizada. Ello supone crear algoritmos fiables para diagnosticar y estratificar a los enfermos de cáncer, así como establecer un marco para la modelización transparente de resultados clínicos personalizados. En el proyecto se mejorará la fiabilidad de los modelos de IA para tres aplicaciones clínicas, a saber: clasificación de lesiones cutáneas, modelización personalizada de resultados en la leucemia mieloide aguda y recomendaciones terapéuticas en el cáncer de mama metastatizante. Se prevé que los resultados de TAIPO mejoren el aprendizaje automático de confianza en el campo de la medicina.

Objetivo

Modern machine learning algorithms have the potential to accelerate personalized medicine in a fast pace. To date, first tasks in medicine are being addressed with machine learning algorithms that surpass humans in terms of accuracy and speed, including diagnosis, outcome prediction and treatment recommendation. However, for a widespread adoption in clinical practice, a good performance in terms of speed and accuracy is not sufficient: practitioners also need to be able to trust a models prediction in all stages of its life cycle.
I will facilitate an efficient interaction of clinicians with AI models by developing trustworthy AI tools for personalized oncology: First, I will develop trustworthy AI tools and algorithms for diagnosis and stratification of cancer patients. Second, I will establish a framework for reliable and transparent modelling of personalized outcomes and therapy decisions in oncology.
TAIPO will result in novel algorithms and software tools for quantifying and improving the trustworthiness of AI models that I will apply to three clinical applications: (i) trustworthy AI-based skin lesion classification based on dermoscopic images, (ii) stratification and personalized outcome modelling for patients with acute myeloid leukaemia (AML) based on omics data, and (iv) therapy recommendation for metastatic breast cancer patients based on electronic health records.
TAIPO will increase the throughput of trustworthy diagnoses of skin lesions and pave the way for low-cost access to diagnostic care. It will empower clinicians to make personalized and reliable therapy decisions, which we will demonstrate at the example of AML and metastatic breast cancer. Our novel algorithms to evaluate and improve the reliability of AI models are a crucial contribution to close the gap between in-silico AI-bench and bedside and will further push the field of trustworthy machine learning with many applications of AI in medicine.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2022-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

DEUTSCHES KREBSFORSCHUNGSZENTRUM HEIDELBERG
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 999 225,00
Dirección
IM NEUENHEIMER FELD 280
69120 Heidelberg
Alemania

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Región
Baden-Württemberg Karlsruhe Heidelberg, Stadtkreis
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 999 225,00

Beneficiarios (1)

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