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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Synthetic and scalable data platform for medical empowered AI

Description du projet

Une plateforme pour les ingénieurs en données de santé

Le projet AISym4Med, financé par l’UE, entend créer une plateforme pour soutenir le développement de solutions et de services numériques destinés aux applications médicales en permettant aux innovateurs d’évaluer et d’améliorer les systèmes d’IA dans un environnement sécurisé et digne de confiance. La plateforme comprendra deux modules principaux: le Model Auditor, qui facilitera l’évaluation transparente des modèles d’IA en termes de performances, de biais, de limitations et de conformité avec le RGPD, et le Data Synthesiser, qui fournira de nouvelles instances de données afin de renforcer les modèles, pour une meilleure représentativité des groupes sous-représentés et la préservation de la vie privée. La plateforme abordera également la sécurité des données, le contrôle de la qualité des données, l’anonymisation, les mesures de protection de la vie privée fondées sur les attributs et les normes éthiques, tout en favorisant l’évaluation indirecte d’un plus grand nombre d’ensembles de données grâce à une approche fédérée.

Objectif

AISym4Med aims at developing a platform that will provide healthcare data engineers, practitioners, and researchers access to a trustworthy dataset system augmented with controlled data synthesis for experimentation and modeling purposes. This platform will address data privacy and security by combining new anonymization techniques, attribute-based privacy measures, and trustworthy tracking systems. Moreover, data quality controlling measures, such as unbiased data and respect to ethical norms, context-aware search, and human-centered design for validation purposes will also be implemented to guarantee the representativeness of the synthetic data generated. Indeed, an augmentation module will be responsible for exploring and developing further the techniques of creating synthetic data, also dynamically on demand for specific use cases. Furthermore, this platform will exploit federated technologies for reproducing un-indentifiable data from closed borders, promoting the indirect assessment of a broader number of databases, while respecting the privacy, security, and GDPR-compliant guidelines. The proposed framework will support the development of innovative unbiased AI-based and distributed tools, technologies, and digital solutions for the benefit of researchers, patients, and providers of health services, while maintaining a high level of data privacy and ethical usage. AISym4Med will help in the creation of more robust machine learning (ML) algorithms for real-world readiness, while considering the most effective computation configuration. Furthermore, a machine-learning meta-engine will provide information on the quality of the generalized model by analyzing its limits and breaking points, contributing to the creation of a more robust system by supplying on-demand real and/or synthetic data. This platform will be validated against local, national, and cross-border use-cases for both data engineers, ML developers, and aid for clinicians’ operations.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-HLTH-2022-IND-13

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ASSOCIACAO FRAUNHOFER PORTUGAL RESEARCH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 051 552,50
Adresse
RUA ALFREDO ALLEN 455/461
4200-135 Porto
Portugal

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Région
Continente Norte Área Metropolitana do Porto
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 051 552,50

Participants (13)

Partenaires (2)

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