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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Trustworthy AI tools for personalized oncology

Descrizione del progetto

Strumenti di intelligenza artificiale per terapie oncologiche personalizzate

L’apprendimento automatico può accelerare la medicina personalizzata, dimostrando un’accuratezza e una velocità superiori rispetto a quelle fornite dagli esseri umani nella diagnosi, nella previsione degli esiti clinici e nelle raccomandazioni terapeutiche. Tuttavia, risulta in tal ambito fondamentale garantire l’affidabilità delle previsioni offerte dai modelli per tutto il loro ciclo di vita. Il progetto TAIPO, finanziato dall’UE, si dedica allo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale (IA) affidabili per l’oncologia personalizzata mediante la creazione di algoritmi attendibili per la diagnosi e la stratificazione dei pazienti oncologici, nonché l’istituzione di un quadro di riferimento per la modellizzazione trasparente di esiti clinici personalizzati. Il progetto migliora l’affidabilità dei modelli di IA per tre applicazioni cliniche: classificazione delle lesioni cutanee, modellizzazione personalizzata degli esiti della leucemia mieloide acuta e raccomandazioni terapeutiche per il carcinoma mammario metastatico. Si prevede che i risultati offerti da TAIPO consentiranno di compiere progressi in materia di apprendimento automatico affidabile nel campo della medicina.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

DEUTSCHES KREBSFORSCHUNGSZENTRUM HEIDELBERG
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 999 225,00
Indirizzo
IM NEUENHEIMER FELD 280
69120 Heidelberg
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Baden-Württemberg Karlsruhe Heidelberg, Stadtkreis
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 999 225,00

Beneficiari (1)

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