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IMAGING FOR PATIENT BENEFIT IN ARTHRITIS

Description du projet

Des outils d’imagerie pour le diagnostic et le suivi de l’arthrite (IHI-AutoPiX)

Les patients souffrant d’arthrite ou susceptibles de développer la pathologie sont généralement évalués à l’aide de techniques d’imagerie innovantes destinées à identifier l’apparition de la maladie et à en suivre l’évolution. Il n’existe toutefois aucun outil analytiques qui permette une évaluation précise et appropriée de ces images médicales. Qui plus est, l’accès aux méthodes d’imagerie avancées telles que l’échographie est encore limité. Le projet AutoPiX, financé par l’UE, entend relever ces défis en développant des outils qui transforment les images non structurées en biomarqueurs quantitatifs grâce à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (AA). Ces biomarqueurs feront l’objet d’une validation clinique pour le diagnostic, le suivi et le pronostic, se révélant plus utiles dans le traitement de l’arthrite que les biomarqueurs cliniques ou de laboratoire traditionnels. Le projet encouragera également des stratégies d’imagerie accessibles, telles que l’imagerie auto-acquise, la surveillance à distance ou l’échographie robotisée, afin de compenser la pénurie de personnel qualifié.

Objectif

Patients at risk or diagnosed with arthritis are constantly assessed by innovative imaging techniques to document the onset or progression of their disease. However, despite their impressive abundance and resolution, these images lack the analysis and interpretation tools necessary to deliver unbiased and precise diagnosis, monitoring and prognosis to the patients. Additionally, some key advanced imaging methodologies such as ultrasound are hardly accessible to most of patients, urging improvements of more accessible imaging methods.
The AutoPiX project is an ambitious international multi-stakeholder effort led jointly and synergistically by academic and industry partners to achieve breakthroughs in both the applicability and harnessing of imaging technologies for the benefit of patients by creating new powerful analysis and decision tools.
We will first generate tools to transform unstructured images into quantitative biomarkers using artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models, and validate them clinically for their diagnosis, monitoring and prognosis power. This will considerably increase the utility of imaging biomarkers for arthritis and bring them to the same level as laboratory biomarkers.
In parallel we will develop accessible imaging strategies such as remote monitoring and robotic-powered point-of-care ultrasound exams for patients to mitigate the often-observed shortage of qualified personnel in real world settings. To achieve this, we will improve the precision and interpretability of these methods and further validate them with clinical, molecular and histological analyses.
Our consortium is built on multi-disciplinarity and the constant synergistic interaction of all the actors of arthritis care: rheumatologists, radiologists, patients, researchers, regulators, industries and small- and medium sized enterprises (SMEs). On the long term, AutoPiX will create new clinically-validated methods to achieve a/ more precise, accessible and effective diagnosis, b/ shortened and better-tailored treatment paths and c/ improved treatment response assessments and outcome prediction for patients with arthritis.

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

MEDIZINISCHE UNIVERSITAET WIEN
Contribution nette de l'UE
€ 2 804 288,75
Coût total
€ 3 304 288,75

Participants (15)

Partenaires (4)