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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Fostering Trust in AI driven Healthcare: SecUre and uNbiased knowleDge guided gEneRative AI

Descripción del proyecto

Un marco para la inteligencia artificial generativa responsable

El aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades al sector sanitario. No obstante, los avances en este sentido se ven frenados por la escasez de datos y la normativa de privacidad. La inteligencia artificial (IA) generativa puede generar datos sintéticos, pero su uso se ve dificultado por los problemas de confianza con la equidad y la privacidad. En el proyecto THUNDER, que cuenta con el respaldo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, se pretende abordar las carencias existentes en los modelos generativos y los métodos de aprendizaje automático fiables para la atención sanitaria, en particular en torno a los marcos de evaluación normalizados y las cuestiones de confianza. El objetivo principal es desarrollar un marco integral para la IA generativa responsable en la atención sanitaria, haciendo hincapié en la definición de métricas de evaluación, la creación de modelos generativos guiados por el conocimiento y el diseño de modelos de aprendizaje interpretables. El proyecto enfocará sus esfuerzos en la sepsis, considerada por la Organización Mundial de la Salud una prioridad sanitaria en todo el mundo.

Objetivo

Machine learning (ML) offers transformative opportunities for healthcare, with applications ranging from precision medicine to operational optimization. However, progress is constrained by limited access to diverse, high-quality datasets, exacerbated by fragmentation, data scarcity, and stringent privacy regulations. Traditional data augmentation methods fail to fully capture the complexity and heterogeneity of healthcare data. Generative AI, particularly large language models (LLMs), offers a promising alternative by synthesizing realistic datasets while addressing data scarcity. Yet, their adoption in healthcare is hindered by critical concerns about trustworthiness, including semantic validity, fairness, bias mitigation, fidelity, privacy preservation, and real-world utility. This research identifies key gaps in developing trustworthy generative models and ML methods for healthcare. These include the absence of standardized synthetic data evaluation frameworks, trust deficits in healthcare generative models, resource intensiveness, and design-induced opaqueness. The overall objective of the THUNDER project is to forge a comprehensive framework for trustworthy and responsible generative AI in healthcare. This will be achieved by defining (i) standardized evaluation metrics, (ii) developing advanced knowledge-guided generative models, and (iii) creating a fully frugal-by-design and interpretable-by-design learning models. These efforts, driven by interdisciplinary and intersectoral mobility and knowledge exchange, will establish a new paradigm for AI-driven healthcare. We will target Sepsis as a global health priority identified by the World Health Organization (WHO).

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.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por personas.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

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-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

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) HORIZON-MSCA-2024-SE-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITE DE VERSAILLES SAINT-QUENTIN EN YVELINES
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.

€ 115 230,00
Dirección
AVENUE DE PARIS 55
78035 VERSAILLES
Francia

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Región
Ile-de-France Ile-de-France Yvelines
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.

Sin datos

Participantes (9)

Socios (5)

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