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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Synergistic Agent for General Medical AI

Descripción del proyecto

Inteligencia artificial para radiología

La radiología consiste en la interpretación de imágenes complejas junto con la información clínica del paciente. La inteligencia artificial (IA) podría mejorar considerablemente el flujo de trabajo en radiología, pero las herramientas actuales solo realizan tareas específicas y no son capaces de abarcar todo el proceso de toma de decisiones. En el proyecto SAGMA, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, se pretende desarrollar un sistema de IA médica general que integre diferentes tipos de datos y favorezca las decisiones diagnósticas. En primer lugar, los investigadores utilizarán grandes modelos lingüísticos para extraer información estructurada de informes radiológicos y entrenar modelos especializados de análisis de imágenes. A continuación, los modelos serán coordinados por un agente de IA que combina estimaciones de incertidumbre, directrices clínicas y datos de laboratorio. Por último, el sistema se probará en flujos de trabajo clínicos para evaluar su precisión diagnóstica, eficiencia y aceptación por los radiólogos.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITAETSKLINIKUM AACHEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 500 000,00
Dirección
Pauwelsstrasse 30
52074 Aachen
Alemania

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Región
Nordrhein-Westfalen Köln Städteregion Aachen
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 500 000,00

Beneficiarios (1)

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