Descrizione del progetto
Analisi e mitigazione dei pregiudizi nascosti nella diagnostica della leucemia basata sull’IA
Nonostante le prestazioni notevoli, gli strumenti di IA utilizzati per la diagnosi della leucemia possono avere pregiudizi nascosti basati sull’età, sul sesso o su altri fattori del paziente. Questi possono compromettere l’accuratezza e l’equità. Inoltre, i rischi rimangono poco conosciuti, in particolare nei modelli di base potenti addestrati su vasti set di dati di immagini. Il progetto LeukoBIAS, finanziato dal CER, svilupperà metodi per individuare e ridurre i pregiudizi nella diagnostica del cancro ematico guidata dall’IA. Utilizzando i dati di oltre 6 000 pazienti reali, il progetto applicherà tecniche avanzate di apprendimento automatico per scoprire e correggere i comportamenti scorretti dei modelli. Oltre a migliorare la diagnostica della leucemia, LeukoBIAS mira anche a influenzare una più ampia regolamentazione e scalabilità dell’IA in altri settori medici, allineandosi alla spinta dell’UE per un’IA affidabile ed equa nell’assistenza sanitaria.
Obiettivo
Foundation models have revolutionized image processing in healthcare, offering robust performance across various tasks without task-specific training. However, potential biases in these models, especially when applied to critical medical diagnostics such as leukemia detection, remain largely unexplored. LeukoBIAS aims to address this crucial gap by developing a framework for analyzing and mitigating bias in foundation model-based leukemia detection algorithms.
Building on my previous work in AI-driven leukemia diagnostics, we will leverage a unique real-world dataset of over 6000 patients from my long-time industry partner, the Munich Leukemia Laboratory, to investigate biases related to sex, age, and other patient characteristics. Our approach combines advanced machine learning techniques, including multiple instance learning and attention mechanisms, with novel bias detection and mitigation strategies.
The project consists of three work packages: (i) bias analysis in foundation model-based leukemia diagnostics; (ii) development of bias mitigation techniques for model fine-tuning; and (iii) exploration of intellectual property and commercialization opportunities for bias auditing.
The innovative potential of the project extends beyond leukemia diagnostics. We will thus explore the scalability of our approach to other modalities and conduct a comprehensive market analysis to identify potential industry partners. LeukoBIAS will contribute to the scientific understanding of bias in medical AI and pave the way for more equitable and reliable AI-driven diagnostic tools. By addressing the requirements outlined in the EU Artificial Intelligence Act, LeukoBIAS is poised to have a significant impact on the development and deployment of trustworthy AI in healthcare. By providing a framework for bias analysis and mitigation, this project will contribute to more accurate diagnoses, improved patient outcomes, and accelerated innovation in AI-driven medicine.
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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-POC
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
85764 Neuherberg
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.