Descrizione del progetto
Un quadro di apprendimento federato relativo all’intelligenza artificiale decentralizzata per i dati sanitari del mondo reale
La medicina basata dai dati è sempre più importante per la diagnosi, il trattamento e la ricerca a causa della crescita esponenziale dei dati sanitari. Mettere in connessione i dati sanitari transfrontalieri provenienti da vari centri medici e analizzarli mediante approcci innovativi basati sull’intelligenza artificiale può aiutarci a comprendere meglio le aree patologiche. Tuttavia, problemi di matrice etica, legale e di privacy spesso limitano la condivisione dei dati dei pazienti al di là dei confini istituzionali. Il progetto BETTER, finanziato dall’UE, si prefigge di creare una piattaforma decentralizzata e sicura che consenta a ricercatori, innovatori e operatori sanitari di utilizzare dati sanitari più ampi provenienti da molteplici fonti congiuntamente a strumenti di intelligenza artificiale su misura, migliorando in tal modo le condizioni di salute dei cittadini. Tramite svolgimento di tre casi d’uso clinici, il progetto mira ad analizzare i dati sensibili dei pazienti, compresi quelli relativi alla genomica, in modo conforme al GDPR utilizzando un paradigma analitico distribuito noto come Personal Health Train (letteralmente sistema sanitario personale).
Obiettivo
In recent years, data-driven medicine has gained increasing importance in terms of diagnosis, treatment, and research due to the exponential growth of healthcare data. The linkage of cross-border health data from various sources, including genomics, and analysis via innovative approaches based on artificial intelligence (AI) will enable a better understanding of risk factors, causes, and the development of optimal treatment in different disease areas. Nevertheless, the reuse of patient data is often limited to datasets available at a single medical centre. The main reasons why health data is not shared across institutional borders rely on ethical, legal, and privacy aspects and rules.
Therefore, in order to (1) enable health data sharing across national borders, (2) fully comply with present GDPR privacy guidelines / regulations and (3) innovate by pushing research beyond the state of the art, BETTER proposes a robust decentralised privacy-preserving infrastructure which will empower researchers, innovators and healthcare professionals to exploit the full potential of larger sets of multi-source health data via tailored made AI tools useful to compare, integrate, and analyse in a secure, cost-effective fashion; with the very final aim of supporting the improvement of citizen’s health outcomes.
In detail, this interdisciplinary project proposes the co-creation of 3 clinical use cases involving 7 medical centres located in the EU and beyond, where sensitive patient data, including genomics, are made available and analysed in a GDPR-compliant mechanism via a Distributed Analytics (DA) paradigm called the Personal Health Train (PHT). The main principle of the PHT is that the analytical task is brought to the data provider (medical centre) and the data instances remain in their original location.
In this project, two mature implementations of the PHT (PADME and Vantage6) already validated in real-world scenarios will be fused together to build the BETTER platform.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinatore
20121 Milano
Italia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.