Descrizione del progetto
IA più intelligente per l’imaging cerebrale
La radiologia può trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale ma i progressi sono stati rallentati dalla necessità di disporre di enormi insiemi di dati etichettati. Inoltre l’adattabilità dei tradizionali strumenti di IA è limitata. La maggior parte dei modelli stenta a generalizzare tra i diversi compiti o gruppi di pazienti, frenando l’adozione clinica. In quest’ottica, il progetto finanziato dal CER svilupperà un modello visivo di base addestrato su oltre 200 000 scansioni cerebrali utilizzando l’apprendimento auto-supervisionato. Il modello, incentrato sulla neuroradiologia, supporterà un’ampia gamma di applicazioni, dal triage di emergenza alla previsione del rischio di demenza, utilizzando una quantità minima di dati etichettati. Grazie a strumenti open source e a una formazione su larga scala, il progetto sta aprendo la strada a un’intelligenza artificiale più flessibile, accurata e accessibile nell’imaging medico.
Obiettivo
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.
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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali scienze fisiche ottica microscopia microscopia a super risoluzione
- scienze mediche e della salute medicina clinica radiologia
- scienze mediche e della salute medicina di base neurologia demenza
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Siamo spiacenti… si è verificato un errore inatteso durante l’esecuzione.
È necessario essere autenticati. La sessione potrebbe essere scaduta.
Grazie per il tuo feedback. Riceverai presto un'e-mail di conferma dell'invio. Se hai scelto di ricevere una notifica sullo stato della segnalazione, sarai contattato anche quando lo stato della segnalazione cambierà.
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento
Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-COG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
53127 BONN
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.