Descripción del proyecto
Inteligencia artificial más avanzada para la imagenología cerebral
La inteligencia artificial (IA) tiene mucho que aportar a la radiología, pero los avances en este campo se han visto limitados por la necesidad de disponer de grandes conjuntos de datos etiquetados. Además, la adaptabilidad de las herramientas convencionales de IA es limitada. La capacidad limitada de los modelos para generalizar entre diferentes tareas o grupos de pacientes dificulta su implementación en entornos clínicos. Teniendo esto en cuenta, el proyecto financiado por el Consejo Europeo de Investigación desarrollará un modelo de base visual entrenado con más de doscientas mil imágenes cerebrales mediante aprendizaje autosupervisado. Este modelo orientado a la neurorradiología permitirá una amplia variedad de aplicaciones, desde el triaje en emergencias hasta la predicción del riesgo de demencia, utilizando una mínima cantidad de datos etiquetados. Gracias al uso de herramientas de código abierto y al entrenamiento a gran escala, el proyecto sienta las bases para una IA más flexible, precisa y accesible en el ámbito de la imagen médica.
Objetivo
Medical artificial intelligence (AI) holds immense promise for transforming radiology by introducing advanced diagnostic capabilities. Yet, traditional AI models face challenges like extensive data annotation needs and are task-specific with limited generalizability to different scenarios. This problem of robust and label-efficient generalization continues to be a key translational challenge for medical AI models and has prevented their broad uptake in real world healthcare settings. AI-Next will build on the recent advent of foundation models, providing a unique opportunity to rethink the development of medical AI and overcome the challenges of traditional AI models. At the core of AI-Next stands the development of a state-of-the-art visual foundation model (VFM) that learns generalizable representations from unlabelled radiology scans and provides a basis for label-efficient model adaptation in several applications. The VFM will focus on neuro-radiology and be trained with data at unprecedented scale including >200,000 brain computed tomography and magnetic resonance imaging scans from population-based and disease specific cohorts, leveraging self-supervised learning. The VFM will be adapted with a limited set of explicit labels to a range of tasks with clinical significance. This includes the screening and triage of scans for emergency findings, longitudinal disease activity assessment, risk prediction of dementia, forecasting of disease evolution and finally automated radiology reporting. Moreover, the VFM will be employed for image processing tasks, including generating super-resolution images to enhance diagnostic capabilities. Overall, AI-Next will represent a crucial step towards more generalisable, accurate and label-efficient AI in neuro-radiology, offering significant potential for improving diagnostics, clinical decision-making as well as patient outcomes, and its open-source innovations will serve as a blueprint for the broader field of radiology.
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. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales ciencias físicas óptica microscopía microscopía de superresolución
- ciencias médicas y de la salud medicina clínica radiología
- ciencias médicas y de la salud medicina básica neurología demencia
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-COG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
53127 BONN
Alemania
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.