Projektbeschreibung
Die KI-Leistung für ein widerstandsfähiges Gesundheitssystem bewerten
Die Integration von KI und Geräten des medizinischen Internets der Dinge (IoT) verändert das Gesundheitswesen, da sie Behandlungen verbessert, Kosten senkt und schnellere Diagnosen bewirkt. KI unterstützt die Erkennung von Krankheiten und hilft, Gesundheitssysteme gegen Cyberbedrohungen zu schützen. Allerdings können selbst kleine Änderungen in den Daten die KI-Leistung beeinträchtigen und sie anfällig für Angriffe machen, die die Diagnosegenauigkeit gefährden. Im Rahmen des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts ANTIDOTE wird ein nachhaltiges europäisches Netzwerk von Organisationen aufgebaut, die sich auf die Bereiche Gesundheitswesen, KI und Cybersicherheitsforschung konzentrieren. Die Beteiligten werden gemeinsam Methoden erarbeiten, um die Robustheit von KI-Modellen zu bewerten und einen sicheren, widerstandsfähigen Betrieb im Gesundheitswesen zu gewährleisten. Die Projektergebnisse sollen die sektorübergreifende und internationale Zusammenarbeit stärken.
Ziel
The smart healthcare domain utilizing a combination of Artificial Intelligence (AI) and medical Internet of Things devices is undoubtedly transforming the healthcare industry as it can deliver new applications and solutions that benefit patients, doctors and hospitals. Improved treatment, cost reduction and faster diagnosis are some of the advantages that smart healthcare brings to healthcare stakeholders. First, AI can be utilized to efficiently process data for improved disease diagnosis in medical images including liver lesion classification and segmentation, brain tumor segmentation, breast cancer detection, etc. Besides, AI can assist in securing the healthcare system from cybersecurity attacks that target the operation of medical IoT devices or sensitive medical data. However, the common assumption with AI is that the training, testing and deployment environment is benign and trustworthy. This assumption, however, does not hold true in general. As a matter of fact, research in this area has shown that small perturbations in the important features of AI models during training or testing phase can trivially undermine their performance. This gives rise to adversarial AI, in which attackers can trick healthcare AI models to degrade their diagnostic or cybersecurity detection performance. ANTIDOTE project objective is to create a sustainable European and inter-sectoral network of organizations working on a joint research programme in the interdisciplinary fields of Healthcare, AI and Cybersecurity. The participants will exchange skills and knowledge which will allow them to design and develop concrete mechanisms to evaluate the robustness of AI models and propose novel methods to ensure their secure, safe, resilient and robust operations in the healthcare domain. The outcomes of the ANTIDOTE project will have a significant benefit for European society, while strengthening the collaborative research between the different countries and sectors.
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. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-SE-01
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HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff ExchangesKoordinator
185 33 PIRAEUS
Griechenland