Descrizione del progetto
Intelligenza artificiale per la diagnosi del carcinoma mammario
Il cancro al seno rappresenta una minaccia significativa per numerose cittadine dell’UE. Nonostante gli sforzi europei per mitigare questa minaccia attraverso una diagnosi precoce e accurata, lo stadio nascente della maggior parte della medicina di precisione fa sì che i pazienti spesso non ricevano un trattamento preciso in seguito alla chemioterapia neoadiuvante. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto GRANITE mira a sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale (IA) per la diagnostica digitale e a potenziarne le capacità. A tal fine, il progetto affronterà le sfide attuali associate alle tecnologie basate sull’IA nella diagnosi. GRANITE doterà l’IA di un’analisi delle immagini all’avanguardia, di dati sanitari e di un pre-addestramento di più modelli di apprendimento profondo; quindi, impiegherà questi modelli pre-addestrati per dimostrare, mettere a punto e convalidare la propria soluzione. Attraverso gli sforzi compiuti, GRANITE si propone di far progredire il campo della diagnostica digitale per il cancro al seno e di migliorare i risultati per le pazienti che ne sono affette.
Obiettivo
In EU-27, it is estimated that >355,000 were diagnosed with breast cancer (BC) in 2020. Initiatives to reduce this burden in Europe involve early and precise diagnosis in the standard-of-care management to decrease unnecessary or insufficient treatment. Notably, precision medicine in BC is still in its infancy and is becoming even more critical with neoadjuvant chemotherapy (NAC), a standard of care treatment protocol in HER2-positive and triple negative subtypes. Recently, the use of digital diagnostics with AI is gaining momentum since it shows great promise towards accelerating personalized BC patients’ pre- and post-NAC predictions. While AI paves the way to next generation diagnostics, this has yet from been translated as a) it mostly operates in single data modalities that fail to capture the complex disease alterations, b) integrated AI usually suffers from data incompleteness usually leading to models trained with limited data that fail to generalize to new patients and/or that are not able to integrate partially observed multimodal information from the whole population. GRANITE focuses to address these unmet needs and goes beyond the state-of-the-art, fusing the most relevant standard of care data (radiology, pathology, clinical, demographic), leveraging novel AI and radiomics algorithms. GRANITE will deploy pre-trained deep learning models that will be fine-tuned, technically validated and clinically evaluated against pertinent clinical data of non-metastatic BC cases from the Bank of Cyprus Oncology Centre, Cyprus. We will engage with the AI4HI project to transcend FUTURE-AI guidelines (Fairness, Universality, Traceability, Usability, Robustness and Explainability; future-ai.eu) into GRANITE towards generating real-world evidence and making our AI technology clinically sound, ethically aware and technically applicable, and promoting AI trust and acceptance in BC management.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze mediche e della salutemedicina clinicaradiologia
- scienze mediche e della salutemedicina clinicaoncologia
- scienze mediche e della salutemedicina di basepatologia
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Coordinatore
1678 Nicosia
Cipro