Objectif
Lung cancer is one of the most common cancers with the highest mortality rate both in Europe and Worldwide. In 2012, 449,000 new cases were diagnosed with 388,000 deaths recorded in Europe alone. The reason for the 86% mortality rate is that most lung cancers are detected only after clinical symptoms are prevalent, by which time the cancer is in a late stage. Early detection using Chest Computed Tomography (CT) can lead to markedly improved outcomes, as shown recently by the NLST lung cancer screening trial in USA which has achieved a ground-breaking, 20% mortality reduction. However there is currently no solution that allows screening and management of suspected lung cancer patients in an economically sustainable manner.
Optellum has developed a novel technology, Deep Learnt Biomarker (DLB). It is a software application that will allow radiologist to make a more accurate diagnosis by providing additional information extracted from the same CT, already acquired anyway as standard of care. It is based on machine learning algorithms applied to large databases of CTs with known ground-truth diagnosis, which learns patterns not obvious to a human eye. Our product will a) improve early diagnosis of lung cancer, b) save EUR799M p.a. in unnecessary costs to EU health providers c) enable European Union to become the leader in lung cancer screening.
Optellum was founded to commercialize machine learning technologies that will transform radiology by learning novel biomarkers from medical image databases. During this Phase 1 SME project, we will investigate the commercial feasibility of this first application and will develop a detailed business plan, with a focus on a roadmap to navigate the complex regulatory and health economics environment.
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.
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.
- sciences médicales et de la santé médecine clinique oncologie cancer du poumon
- sciences médicales et de la santé médecine clinique radiologie
- sciences sociales économie et affaires économie économie sanitaire
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel logiciel d’application
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.3.1. - SOCIETAL CHALLENGES - Health, demographic change and well-being
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.3.1.3. - Treating and managing disease
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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.
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.
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.
SME-1 - SME instrument phase 1
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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.
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) H2020-SMEInst-2014-2015
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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.
OX1 1BY OXFORD
Royaume-Uni
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
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.