Projektbeschreibung
Eine grünere Zukunft für CT-Scans
Computertomografien (CTs) sind ein Eckpfeiler der medizinischen Bildgebung. Sie sind jedoch mit hohen Umweltkosten verbunden: 42 000 Tonnen Verpackungen, 900 Tonnen Stahl und 90 000 Tonnen Kunststoff jährlich. Vor diesem Hintergrund bietet das EU-finanzierte Projekt NetZeroAICT eine Lösung. Durch die Nutzung von KI wird der Kontrast digital synthetisiert, sodass bei kontrastverstärkten CTs (CECT) kein Radiokontrastmittel mehr benötigt wird. Mit dieser Innovation sollen bis 2033 die CO2-Emissionen um 30 % gesenkt und die Jodkontamination eingedämmt werden. NetZeroAICT schafft neben den Umweltvorteilen einen Präzedenzfall für nachhaltige Praktiken im Gesundheitswesen und entspricht damit den ehrgeizigen Klimaneutralitätszielen der EU. Dieses bahnbrechende Projekt ebnet den Weg für eine grünere und effizientere Zukunft des Gesundheitswesens.
Ziel
Computerised Tomography (CT) scan is one of the most common medical imaging performed in healthcare, Each year, 300 million CT scans are performed globally. Of which, around 180M include use of radiocontrast media (RCM).
Contrast Enhanced CTs (CECT) create a significant environmental impact, namely: 42,000 tonnes of single use packaging, 900 Tonnes of surgical steel (needles), 90,000 tonnes of plastic tubing and 150,000,000 kWh in energy consumption. These generate on average 9.2 kg of CO2/ scan. In addition, CECTs generates 200,000 tonnes of iodine contamination in water/yr. This is a recognised form of ‘pharmaceutical pollution’. CECTs may also harm patients: needle insertion, toxicity of iodinated RCMs to kidneys (potentially kidney failure) and allergic reactions, which in some cases can be life-threatening.
Healthcare systems are responsible for the 4.4% CO2 global emissions (2 Giga tonnes/yr). Of this, ~3 Mega tonnes/yr are generated from CECTs. The EU has declared its NetZero targets of by 2050 through the European Green Deal.
We showed feasibility that artificial intelligence (AI, deep learning methods) can extract high level information from non-contrast CT scans and synthesise contrast ‘digitally’. This avoids the need to administer RCM for CECTs. We seek to develop and validate 5 uses cases of CT ’Digital Contrast’ during this Horizon award. By implementing ‘Digital Contrast’ for scans globally, we aim to reduce 30% of the CO2e and iodine RCM waste generated from CECTs by 2033.
NetZeroAICT has a grand vision to define a reference framework for scalable development of AI health tools for a future of sustainable health systems. This builds on our prior efforts of AICT consortium, which was established to make CT imaging safer, more efficient, more equitable and more sustainable.
NetZeroAICT will accelerate the EU’s trajectory towards NetZero and advance EU’s globally recognized leadership position on Healthcare sustainability.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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