Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancer

Opis projektu

Nowatorska i bezpieczna sztuczna inteligencja wspomaga ochronę zdrowia bez granic

Dane dotyczące zdrowia oraz dane medyczne są kluczem do przełomowych odkryć, jednak ważną przeszkodą na drodze do ich wykorzystania jest kwestia ochrony prywatności pacjentów. Realizacja wizji opieki zdrowotnej opartej na danych przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i bezpieczeństwa danych pozostaje problemem, który nie doczekał się jeszcze rozwiązania. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu FLUTE zajmuje się tym zagadnieniem, opracowując nowatorskie metody wykorzystywania danych z całego świata. Prace w ramach projektu skupiają się na zwiększaniu bezpieczeństwa obliczeń wieloośrodkowych oraz federacyjnych systemów uczenia maszynowego, a badacze wykorzystują w tych celu zaawansowane modele sztucznej inteligencji oraz bezpieczne środowiska uruchomieniowe. Wszystkie te innowacje przyczynią się do stworzenia platformy stawiającej prywatność na pierwszym miejscu, co umożliwi rozwój rozwiązań sztucznej inteligencji na potrzeby sektora ochrony zdrowia. W ramach prac zespół projektu FLUTE wykorzysta centra danych dotyczących zdrowia znajdujące się w trzech krajach, aby opracować narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wspomagające diagnostykę nowotworów prostaty. Celem tych międzynarodowych działań jest zwiększenie dokładności diagnostyki, ograniczenie niepotrzebnych zabiegów i obniżenie kosztów leczenia.

Cel

The FLUTE project will advance and scale up data-driven healthcare by developing novel methods for privacy-preserving cross-border utilization of data hubs. Advanced research will be performed to push the performance envelope of secure multi-party computation in Federated Learning, including the associated AI models and secure execution environments. The technical innovations will be integrated in a privacy-enforcing platform that will provide innovators with a provenly secure environment for federated healthcare AI solution development, testing and deployment, including the integration of real world health data from the data hubs and the generation and utilization of synthetic data. To maximize the impact, adoption and replicability of the results, the project will contribute to the global HL7 FHIR standard development, and create novel guidelines for GDPR-compliant cross-border Federated Learning in healthcare.
To demonstrate the practical use and impact of the results, the project will integrate the FLUTE platform with health data hubs located in three different countries, use their data to develop a novel federated AI toolset for diagnosis of clinically significant prostate cancer and perform a multi-national clinical validation of its efficacy, which will help to improve predictions of aggressive prostate cancer while avoiding unnecessary biopsies, thus improving the welfare of patients and significantly reducing the associated costs.
Team. The 11-strong consortium will include three clinical / data partners from three different countries, three technology SMEs, three technology research partners, a legal/ethics partner and a standards organization.
Collaboration. In accordance with the priorities set by the European Commission, the project will target collaboration, cross-fertilization and synergies with related national and international European projects.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-HLTH-2022-IND-13

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 042 500,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 042 500,00

Uczestnicy (10)

Partnerzy (1)

Moja broszura 0 0