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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Inclusive artificial intelligence using adaptive federated learning across high- and low-resource settings

Description du projet

Combler les lacunes de l’IA dans les soins de santé mondiaux

Dans de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire, la promesse de l’IA dans les soins de santé est entravée par une fracture numérique persistante. Des défis tels que les préoccupations de confidentialité des données, une infrastructure peu fiable et des cadres juridiques complexes font qu’il est difficile d’exploiter pleinement la puissance des mégadonnées et de l’IA médicale. Le projet AIFIX, financé par le CER, va combler cette lacune avec une solution ambitieuse qui consiste en une plateforme d’apprentissage fédérée facilitant l’entraînement local de l’IA sans transfert de données ni risque pour la vie privée. Conçu pour fonctionner même dans des environnements à faible bande passante, AIFIX sera testé dans le cadre d’une étude mondiale d’imagerie obstétrique en Europe, en Afrique et en Asie. En réunissant des cliniciens, des scientifiques des données et des acteurs locaux, AIFIX introduira une IA plus inclusive et équitable dans les soins de santé.

Objectif

"The AIFIX project is a transformative initiative aiming to bridge the ""healthcare AI divide"" by developing an adaptive federated intelligence platform to securely integrate medical imaging data across diverse environments. It specifically targets the inclusion of low- and middle-income countries (LMICs), where limited data availability, privacy concerns, and inadequate legal frameworks have traditionally hindered AI innovation in healthcare.

AIFIX will deliver an adaptive federated learning platform to enable the local training of AI models without the need to transfer raw data, ensuring privacy and compliance with local data protection laws. The platform will be optimised to operate across a variety of computational resource and internet connections, ensuring efficient and stable performance across diverse data centres.

The feasibility of this approach will be demonstrated through an inter-continental obstetric imaging study involving diverse sites across Europe, Africa and Asia. From the outset, AIFIX will involve a wide range of stakeholders including healthcare professionals, AI innovators, data managers, and legal experts to ensure the platform meets diverse needs and overcomes potential adoption barriers.

Finally, AIFIX will develop a sustainable business model based on detailed market analysis and financial planning. This model will explore various revenue streams such as licensing, subscriptions, and data monetisation, aiming to attract healthcare institutions and AI innovation organisations. The project will also explore federated IP management strategies to protect and share innovations equitably among all contributors.

The AIFIX project will represent a significant leap towards equitable AI innovation and utilisation in healthcare, promising to deliver substantial clinical, economic, and societal benefits across the globe."

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITAT DE BARCELONA
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Adresse
GRAN VIA DE LES CORTS CATALANES 585
08007 BARCELONA
Espagne

Voir sur la carte

Région
Este Cataluña Barcelona
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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