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AI-based leukemia detection in routine diagnostic blood smear data

Descripción del proyecto

Diagnóstico sistemático de la leucemia con inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) podría revolucionar el diagnóstico al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para analizar con rapidez grandes cantidades de datos sanitarios y, de este modo, ayudar a detectar enfermedades de forma precisa y oportuna. El proyecto LeukoScreen, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, tiene por objeto crear una solución basada en IA para el diagnóstico rápido de la leucemia promielocítica aguda (LPA). El análisis manual actual de los frotis de sangre es propenso a errores debido a la escasez de personal y a la falta de tiempo. El «software» LeukoScreen permitirá identificar al instante los casos de LPA, mejorando la precisión, sensibilidad y rapidez del diagnóstico y reduciendo los costes. Este método pionero podría transformar los flujos de trabajo en citología y redefinir las capacidades diagnósticas, lo que repercutiría de forma notable a los resultados de los pacientes.

Objetivo

Acute promyelocytic leukemia is an extremely aggressive blood cancer where immediate diagnosis can determine life or death. The diagnostic state of the art is manual inspection of a patients blood smear under the microscope by trained cytologists. It is prone to human error and time consuming - a risk factor in notoriously understaffed laboratories. Supporting clinical decisions with AI will drastically increase diagnostic speed and accuracy, benefit patient survival, and free up valuable expert time. This is particularly important for cytological and histological analysis, whose market size is expected to rise by a compounded annual growth rate of 14.7% in coming years. Yet, so far, the proof of concept that AI can be effectively employed for leukemia detection in routine diagnostics is missing.

I will leverage the methodological advancements in deep learning and explainable AI, the skills of my ERC CoG funded research group, and the expertise and data of the Munich Leukemia Laboratory (MLL), the largest leukemia laboratory in Europe and my long standing industry partner. Together, we will develop and implement LeukoScreen, an AI-based software to automatically identify and flag up acute leukemia cases from MLLs routine laboratory input. This will decrease the diagnosis to treatment time of critical leukemia cases at reduced costs and staffing. Specifically, we will (i) deploy a real-world dataset from the routine input of the MLL, (ii) train and evaluate our algorithm for transparent decision making on routine diagnostic blood smears, (iii) quantify the gain in sensitivity, specificity, and speed by comparing LeukoScreen with the currently used manual workflow at MLL, and (iv) jointly develop a commercialization strategy for the exploitation of results.

This AI approach to support disease detection will save patients lives, change the paradigm of cytologic workflows, and create capacities in overburdened diagnostics.

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.

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Institución de acogida

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Aportación neta de la UEn
€ 135 000,00
Dirección
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Alemania

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Región
Bayern Oberbayern München, Landkreis
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
Sin datos

Beneficiarios (2)