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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Design and development of explainable DL/ML model for medical image analysis with high accuracy and reliability

Objectif

Despite significant advances in artificial intelligence (AI) for medical imaging, healthcare providers face a critical challenge: current deep learning models function as “black boxes” producing results without offering insight into how these conclusions are reached1. This lack of transparency limits clinical trust, hinders adoption in real-world practice, and ultimately restricts the potential of AI to improve patient care. MED-XAI project focuses on solving a major problem (Explainability and Interpretability) with the analysis of medical images in an AI-based healthcare system . The purpose of MED-XAI is to create an Explainable AI (XAI) model applicable to the diagnosis of Pulmonary Hypertension (PH) based on medical imaging data, making AI results easier for doctors to understand and trust. It combines advanced interpretation methods (SHAP, LIME, Grad-CAM, Bayesian inference) to provide clearer, more reliable insights that can be applied in real clinical practice. The innovation in the multi-method XAI integration is combined with the relatively new condition, PH, at a risky stage and is not widely studied. This research aligns with EU missions in digital health and responsible AI, which provides not only scientific progress but also practical impact. I will be based at the NOVA Medical School (NMS)’s Comprehensive Health Research Centre (CHRC), a multidisciplinary and multi-institutional research unit committed to innovation across medicine, public health, elderly care, nutrition, mental health, and technology. The project will be supervised by Professor Jorge MENDES, an expert in medical imaging, large data processing and with privileged access to healthcare providers' data.

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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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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) HORIZON-MSCA-2025-PF

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA
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.

€ 207 183,12
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

Partenaires (1)

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