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IMAGING FOR PATIENT BENEFIT IN ARTHRITIS

Descrizione del progetto

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Strumenti della strategia di imaging per la diagnosi e il monitoraggio dell’artrite (IHI-AutoPiX)

L’insorgenza o la progressione dell’artrite, nei pazienti a rischio o che già presentano una diagnosi, viene in genere valutata con tecniche di imaging innovative. Tuttavia, mancano strumenti analitici per una valutazione idonea e accurata e di queste immagini mediche. Inoltre, metodi di imaging avanzati quali l’ecografia non sono ampiamente accessibili. Il progetto AutoPiX, finanziato dall’UE, si propone di affrontare queste sfide con lo sviluppo di strumenti che trasformano le immagini non strutturate in biomarcatori quantitativi tramite l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML). Questi biomarcatori saranno sottoposti a convalida clinica per la diagnosi, il monitoraggio e la prognosi, offrendo una maggiore utilità nella cura dell’artrite rispetto ai tradizionali biomarcatori clinici/di laboratorio. Inoltre, per ovviare alla carenza di personale qualificato, il progetto promuoverà strategie di imaging accessibili, come l’acquisizione autonoma di immagini, il monitoraggio remoto o l’ecografia robotica.

Obiettivo

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.

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.

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-JU-IHI-2024-07-single-stage

Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-JU-RIA -

Coordinatore

MEDIZINISCHE UNIVERSITAET WIEN
Contributo netto dell'UE
€ 2 804 288,75
Indirizzo
SPITALGASSE 23
1090 Wien
Austria

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Regione
Ostösterreich Wien Wien
Tipo di attività
Istituti di istruzione secondaria o superiore
Collegamenti
Costo totale
€ 3 304 288,75

Partecipanti (15)

Partner (4)

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Ultimo aggiornamento: 3 Aprile 2025

Il mio fascicolo

Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/101194766/it

European Union, 2025