Description du projet
Diagnostic de routine de la leucémie optimisé par l’IA
L’IA a le potentiel de révolutionner les diagnostics en s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser rapidement de grandes quantités de données médicales,contribuant à détecter les maladies de manière précise et opportune. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet LeukoScreen se propose de développer une solution optimisée par l’IA pour le diagnostic rapide de la leucémie aiguë promyélocytaire (LAP). Le manque de personnel et les contraintes de temps exposent l’examen manuel actuel des frottis sanguins à des erreurs. Le logiciel LeukoScreen permettra d’identifier en temps réel les cas de LAP, améliorant la précision, la sensibilité et la rapidité du diagnostic tout en réduisant les coûts. Cette approche pionnière pourrait révolutionner les flux de travail cytologiques, remodelant potentiellement les capacités de diagnostic avec un impact positif considérable pour les patients.
Objectif
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.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
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- sciences médicales et de la santémédecine cliniqueoncologieleucémie
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-POC2
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HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
85764 Neuherberg
Allemagne