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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Multimodal Digital TWINs with Generative AI for eXplainable Precision Medicine

Objectif

TWIN-X will build an interactive digital patient twin for oncology and cardiology that integrates imaging, clinical narratives, laboratory data and pathology to support precision medicine. The twin is a modular, clinically coherent representation that clinical researchers can interrogate and update through transparent queries, what if simulations and counterfactual exploration. Users can compare therapeutic options and timing, inspect predicted trajectories with calibrated uncertainty, trace outputs to underlying evidence and receive concise, verifiable rationales generated from structured sources. Generative AI first structures data before embedding to preserve clinical meaning and enable faithful explanations. Trust is ensured through end to end calibration, out of distribution detection, selective abstention, human oversight and equity audits with mitigation. Data remain within institutions under GDPR through federated training, pseudonymisation and strict governance. Interoperability follows established standards. We will deliver reference implementations, evaluation protocols and model and data cards, and validate prototypes on retrospective European cohorts at TRL 4-5. TWIN-X will advance robust, explainable generative AI tools for health research and prepare documentation required for future conformity assessment under the EU AI Act and Medical Device Regulation. Expected impact is faster evidence generation and auditable decision support in simulated workflows, with no patient facing deployment during the project.

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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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-HLTH-2025-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

KLINIKUM DER TECHNISCHEN UNIVERSITÄT MÜNCHEN (TUM KLINIKUM)
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.

€ 3 118 907,50
Adresse
ISMANINGER STRASSE 22
81675 Muenchen
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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.

€ 3 118 907,50

Participants (18)