Descrizione del progetto
Migliorare l’efficienza della radiologia interventistica con l’intelligenza artificiale e la robotica
La fiducia nella tecnologia si basa sulle relazioni, non solo sulle caratteristiche tecniche. Le tecnologie di assistenza IA sono destinate a diventare compagni fidati in neurologia e oncologia. Il progetto SHERPA, finanziato dall’UE, si propone di migliorare l’efficienza dei radiologi interventisti, un gruppo spesso sopraffatto dalle loro responsabilità, valutando i flussi di lavoro automatizzati negli interventi neurovascolari minimamente invasivi (come gli aneurismi cerebrali) e nell’oncologia interventistica (come le ablazioni dei tumori epatici). Sfruttando i progressi dell’IA e della robotica, l’automazione del flusso di lavoro ridurrà gli errori e migliorerà l’accuratezza delle decisioni cliniche, aumentando la soddisfazione lavorativa e la fiducia dei radiologi interventisti. Automatizzando le attività ripetitive, i radiologi potranno concentrarsi maggiormente sugli interventi e sulle interazioni con i pazienti, migliorando il lavoro di squadra e la distribuzione del carico di lavoro.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.2.1 - Health Main Programme
- HORIZON.2.1.7 - Innovative Health Initiative
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-JU-IHI-2024-07-single-stage
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