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Description du projet

Des données synthétiques pour une médecine personnalisée avancée

Les plateformes traditionnelles de partage de données qui s’efforcent de surmonter les obstacles techniques posent des problèmes au secteur des soins de santé et à la communauté de la recherche qui souhaitent développer des outils pour des soins de santé personnalisés à l’aide de l’IA explicable. Le projet SEARCH, financé par l’UE, vise à relever les défis biomédicaux européens et à faire progresser la médecine personnalisée en permettant l’agrégation et l’analyse de données complètes tout en protégeant l’intégrité et la confidentialité des ensembles de données originaux grâce à des données synthétiques de substitution. Il abordera les questions juridiques, de propriété et de protection de la vie privée des sujets, en ciblant plus particulièrement les dépôts institutionnels distribués qui hésitent à partager des données cliniques multimodales. Le projet combinera des données synthétiques cliniques de substitution avec un cadre d’apprentissage fédéré pour surmonter les problèmes de sécurité, promouvoir les collaborations publiques-privées en matière de données, créer des ensembles de données synthétiques pour évaluer les solutions d’IA biomédicale, et stimuler l’innovation dans les soins de santé numériques.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-JU-IHI-2023-05

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contribution nette de l'UE
€ 1 883 226,25
Adresse
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlande
Région
Ireland Eastern and Midland Dublin
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 1 883 226,25

Participants (24)

Partenaires (5)