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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Synergistic Agent for General Medical AI

Projektbeschreibung

KI in der Radiologie

In der Radiologie geht es darum, komplexe bildgebende Verfahren in Verbindung mit klinischen Informationen zu interpretieren. KI könnte den klinischen Arbeitsablauf erheblich verbessern. Allerdings übernehmen die derzeitigen KI-Werkzeuge nur begrenzte Aufgaben und können nicht den gesamten Entscheidungsprozess erfassen. Das ERC-finanzierte Projekt SAGMA zielt auf die Entwicklung eines allgemeinen medizinischen KI-Systems ab, das mehrere Datentypen integriert und diagnostische Schlussfolgerungen in der realen Welt unterstützt. Die Forschenden werden zunächst große Sprachmodelle verwenden, um strukturierte Informationen aus radiologischen Berichten zu extrahieren. Dadurch wird ein effizientes Training spezialisierter Bildanalysemodelle ermöglicht. Diese Modelle werden dann von einem KI-Agenten koordiniert, der Unsicherheitsabschätzungen, klinische Leitlinien und Labordaten kombiniert. Abschließend wird das System in klinischen Arbeitsabläufen getestet, um seine Auswirkungen auf die diagnostische Genauigkeit, Effizienz und Akzeptanz durch Radiologen zu beurteilen.

Ziel

Artificial intelligence (AI) holds immense potential for revolutionizing radiology by enhancing diagnostic accuracy, efficiency, and personalized patient care. However, current AI applications are limited to only specialized taskArtificial intelligence (AI) holds immense potential for revolutionizing radiology by enhancing diagnostic accuracy, efficiency, and personalized patient care. However, current AI applications are limited to only specialized tasks, thus failing to capture the complexity of radiological practice, which requires integrating multimodal data and nuanced decision-making. My vision with SAGMA is to develop an agent-based General Medical AI (GMAI) system that overcomes these limitations by combining specialized AI models with generalized reasoning capabilities. The project is structured around three central objectives:
1. Develop specialized image analysis AI models in a scalable manner by leveraging large language models (LLMs) to extract structured data from existing radiological reports. This will enable efficient training across various radiological tasks using unstructured clinical data. 2. Assemble a GMAI system using a LLM as an agent that coordinates the specialized AI models, incorporates uncertainty estimates, and integrates additional tools such as clinical guidelines and laboratory values. This system will utilize multimodal inputs to support comprehensive decision-making.
3.Validate the utility of the agent-based system in realistic clinical settings by assessing its impact on diagnostic accuracy, efficiency, and the overall radiological workflow, ensuring acceptance by clinical experts.
By achieving these objectives, SAGMA will bridge the gap between current AI capabilities and the multifaceted nature of radiological practice. The project will demonstrate how an agent-based GMAI system can augment and empower human expertise, potentially transforming radiology and paving the way for similar advancements in other medical specialties.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITAETSKLINIKUM AACHEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 500 000,00
Adresse
Pauwelsstrasse 30
52074 Aachen
Deutschland

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Region
Nordrhein-Westfalen Köln Städteregion Aachen
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 500 000,00

Begünstigte (1)

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