Projektbeschreibung
Synthetische Daten für die fortgeschrittene personalisierte Medizin
Herkömmliche Plattformen für den Datenaustausch, die sich auf die Überwindung technischer Barrieren konzentrieren, stellen die Gesundheitsbranche und die Forschungsgemeinschaft vor Herausforderungen bei der Entwicklung von Instrumenten für die personalisierte Gesundheitsversorgung unter Verwendung erklärbarer KI. Ziel des EU-finanzierten Projekts SEARCH ist es, europäische biomedizinische Herausforderungen zu bewältigen und die personalisierte Medizin voranzubringen, indem eine umfassende Datenaggregation und -analyse und gleichzeitig die Integrität und der Datenschutz der Originaldatensätze durch synthetische Datenproxys realisiert werden. Es wird sich mit rechtlichen, eigentums- und datenschutzrechtlichen Fragen befassen und insbesondere auf verteilte institutionelle Archive abzielen, die bei der gemeinsamen Nutzung multimodaler klinischer Daten zögern. Das Projektteam wird klinische synthetische Datenproxys mit einem föderierten Lernrahmen kombinieren, um Sicherheitsbedenken zu überwinden, die öffentlich-private Datenzusammenarbeit zu fördern, synthetische Datensätze zur Bewertung biomedizinischer KI-Lösungen zu erstellen und Innovationen im digitalen Gesundheitswesen voranzutreiben.
Ziel
The objectives of SEARCH are truly ground-breaking, seeking to enable extensive data aggregation and analysis while safeguarding the integrity and privacy of original datasets through synthetically derived proxies. This initiative is designed to address biomedical challenges in Europe and offer translational solutions that will ultimately contribute to the advancement of personalised medicine. Unlike traditional data-sharing platforms that mainly focus on technical obstacles, SEARCH adopts an innovative approach by addressing legal, ownership, and subject privacy concerns. It specifically targets distributed institutional repositories that are hesitant to share multimodal clinical data, overcoming security concerns through a combination of clinical synthetic data proxies and a Federated Learning framework. Until synthetic data proxies gain wider acceptance, this combined strategy aimed at alleviating security concerns, facilitates the scalability required for AI analysis and promotes creative public-private data collaborations.
SEARCH will offer advanced data federation capabilities, incorporating unique Synthetic Data Generation features to create various data types, including those not comprehensively addressed currently (e.g. wearable device data, image sequences, and genomic data). Through curated access to these novel digital tools, SEARCH will facilitate convenient access for the healthcare industry and research community to address bottlenecks and challenges in the development of novel tools for personalized prevention, diagnosis and treatment based on explainable AI. Moreover, SEARCH will provide agreed-upon gold standard synthetic datasets for evaluating the performance of biomedical AI solutions. SEARCH aims to consolidate European Innovation and Research endeavours by promoting public and private collaborations to unlock the potential for innovation in the digital healthcare sector.
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.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.2.1 - Health Main Programme
- HORIZON.2.1.7 - Innovative Health Initiative
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation ActionsKoordinator
D02 CX56 Dublin
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Beteiligte (23)
D03 Y6A2 DUBLIN
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8953 DIETIKON
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76131 Karlsruhe
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2595 AN The Hague
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3000 LEUVEN
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Partner (4)
Partnerorganisationen tragen zur Umsetzung der Aktion bei, unterzeichnen jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung.
28046 Madrid
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81477 Munchen
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8005 Zurich
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E1 8FA LONDON
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