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AI Attack and Defense for the Smart Healthcare

Description du projet

Évaluer les performances de l’IA pour un système de soins de santé résilient

L’intégration de l’IA et des dispositifs médicaux de l’internet des objets (IdO) révolutionne les soins de santé en améliorant les traitements, en réduisant les coûts et en accélérant les diagnostics. L’IA facilite la détection des maladies et contribue à sécuriser les systèmes de soins de santé contre les cybermenaces. Néanmoins, même d’infimes modifications des données peuvent compromettre les performances de l’IA, l’exposant à des attaques qui ruinent la précision du diagnostic. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ANTIDOTE établit un réseau européen durable d’organismes dédiés à la recherche en soins de santé, en IA et en cybersécurité. Les participants collaboreront à l’élaboration de méthodes d’évaluation de la robustesse des modèles d’IA qui garantissent des opérations de soins de santé sécurisées et résilientes. Les résultats du projet renforceront la collaboration intersectorielle et internationale.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Coordinateur

UNIVERSITY OF PIRAEUS RESEARCH CENTER
Contribution nette de l'UE
€ 257 600,00
Adresse
AL. PAPANASTASIOU 91
185 33 PIRAEUS
Grèce

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Région
Αττική Aττική Πειραιάς
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (8)