Descripción del proyecto
Mejora de la eficiencia en radiología intervencionista con inteligencia artificial y robótica
La confianza en la tecnología se basa en las relaciones, no solo en las características técnicas. Las tecnologías de asistencia basadas en inteligencia artificial (IA) se convertirán en compañeros de confianza en neurología y oncología. El equipo del proyecto SHERPA, financiado con fondos europeos, pretende mejorar la eficiencia de los radiólogos intervencionistas (RI), un grupo a menudo desbordado por sus responsabilidades, evaluando flujos de trabajo automatizados en intervenciones neurovasculares mínimamente invasivas (como aneurismas cerebrales) y oncología intervencionista (como ablaciones de tumores hepáticos). Aprovechando los avances en IA y robótica, la automatización del flujo de trabajo reducirá los errores y mejorará la precisión de las decisiones clínicas, lo que impulsará la satisfacción laboral y la confianza entre los RI. Al automatizar las tareas repetitivas, los radiólogos pueden centrarse más en las intervenciones y las interacciones con los pacientes, lo que mejora el trabajo en equipo y la distribución de la carga de trabajo.
Objetivo
SHERPA will empower interventional radiologists (IR), an overburdened group of specialists who use medical imaging and image-guided devices to perform complex, high-risk interventions.
Since trust in technology is rooted in relationships – not in a technical specification or feature, AI-powered assistive technologies will be delivered as a seamless, trusted companion (a ‘sherpa’) across the workflow for two clinical domains (Neurology and Oncology), validated with IR and patients through seven clinical studies, and made available to other medical specialities through a framework methodology and outreach to the entire IR community. The automated workflows and their benefits at user, patient and system levels will be evaluated for two clinical applications: 1. Minimally invasive neurovascular interventions (brain aneurysms) and 2. Minimally invasive interventional oncology (liver tumour ablations).
Fueled by cutting-edge advances in AI and robotics yet profusely human-centric, workflow automation will minimise the risk of errors and inconsistencies, ensuring the accuracy and reliability of clinical decisions and boosting IR confidence and job satisfaction. As repetitive, time-consuming tasks can be performed automatically, the IR will gain the much-needed relief to focus on the intervention and the interaction with the patient; the expertise threshold will be decreased, improving workload distribution and team dynamics. Through generalising principles and methodological framework, the insights from SHERPA will extend their benefits to other medical specialties dealing with complex workflows and critical decision-making.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.2.1 - Health Main Programme
- HORIZON.2.1.7 - Innovative Health Initiative
Convocatoria de propuestas
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-JU-IHI-2024-07-single-stage
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HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation ActionsCoordinador
5684 PC Best
Países Bajos