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Synthetic hEalthcare dAta goveRnanCe Hub

Descrizione del progetto

Dati sintetici per una medicina personalizzata avanzata

Le piattaforme tradizionali di condivisione dei dati incentrate sul superamento delle barriere tecniche creano delle sfide per l’industria sanitaria e la comunità di ricerca nello sviluppo di strumenti destinati all’assistenza sanitaria personalizzata tramite l’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) spiegabile. Il progetto SEARCH, finanziato dall’UE, si prefigge di affrontare le sfide biomediche europee e di far progredire la medicina personalizzata consentendo un’aggregazione e un’analisi completa dei dati e proteggendo al contempo l’integrità e la privacy dei dataset originali mediante proxy di dati sintetici. Il progetto affronterà i problemi legali, di proprietà e di privacy individuale rivolgendosi in particolare agli archivi istituzionali distribuiti che esitano a condividere i dati clinici multimodali. SEARCH combinerà proxy di dati clinici sintetici con un framework di apprendimento federato allo scopo di risolvere i problemi di sicurezza, promuovere collaborazioni pubblico-private sui dati, creare dataset sintetici per la valutazione di soluzioni di IA biomedica e promuovere l’innovazione nel campo della sanità digitale.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-JU-IHI-2023-05

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contributo netto dell'UE
€ 1 883 226,25
Indirizzo
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlanda
Regione
Ireland Eastern and Midland Dublin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 883 226,25

Partecipanti (24)

Partner (5)