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Synthetic generation of hematological data over federated computing frameworks

Projektbeschreibung

KI-gestützte Generierung synthetischer Daten durch föderales Lernen füllt Datenlücken bei hämatologischen Erkrankungen

Sichelzellanämie und akute myeloische Leukämie sind zwei von vielen seltenen, aber kostspielig zu behandelnden und belastenden hämatologischen Krankheiten. Heute übliche Behandlungsmethoden sind häufig unwirksam, was insbesondere für die seltensten Erkrankungen gilt. Die relativ geringe Anzahl der pro Krankheit Betroffenen sowie die daraus resultierende Datenknappheit und -fragmentierung erschweren die Forschung und Entwicklung. Das EU-finanzierte Projekt SYNTHEMA wird eine grenzüberschreitende Datendrehscheibe einrichten, um innovative KI-basierte Verfahren zur Anonymisierung klinischer, bildgebender und Omik-Daten sowie zur Generierung synthetischer Daten zu entwickeln und zu validieren. Die föderale Lerninfrastruktur (mit Training verteilter Algorithmen, abgesicherter Mehrparteienberechnung und differentiellem Datenschutz) wird eingesetzt, um die entwickelten KI-Algorithmen zu trainieren und eine auf abgesicherter Mehrparteienberechnung beruhende globale Modellaggregation unter Wahrung des Datenschutzes durchzuführen.

Ziel

Haematological diseases (HDs) are a large group of disorders resulting from quantitative or qualitative abnormalities of blood cells, lymphoid organs and coagulation factors. Despite most of them (~74%) are rare, the overall number of HD affected patients worldwide is important, placing a considerable economic burden on healthcare systems and societies. Despite the existence of several collaborative research groups at national and EU level, current clinical approaches are often ineffective, particularly for rarest conditions, due to the relatively low number of patients per disease and the high number of unconnected clinical entities.
SYNTHEMA aims to establish a cross-border data hub where to develop and validate innovative AI-based techniques for clinical data anonymisation and synthetic data generation (SDG), to tackle the scarcity and fragmentation of data and widen the basis for GDPR-compliant research in RHDs. The project will focus on two representative RHD use cases: sickle-cell disease (SCD) and acute myeloid leukaemia (AML).
SYNTHEMA will develop a federated learning (FL) infrastructure, equipped with secure multiparty computation (SMPC) and differential privacy (DF) protocols, connecting clinical centres bringing standardised, interoperable multimodal datasets and computing centres from academia and SME. This framework will be utilised to train the developed algorithms and perform SMPC-based global model aggregation in a privacy-preserving fashion. The resulting data will be validated for their clinical value, statistical utility and residual privacy risks. The project will develop legal and ethical frameworks to guarantee privacy by-design in the collection and processing of health-related personal data and attain an ethics-wise algorithm co-creation. Project outcomes, including pipelines, standards and data, will be made openly available to stakeholders in the healthcare, academia and industry field, and contribute to existing rare disease registries

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.

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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-2022-IND-13

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

Koordinator

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
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.

€ 685 000,00
Adresse
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 MADRID
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
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.

€ 685 000,00

Beteiligte (14)

Partner (1)

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