Descrizione del progetto
IA basata sull’astronomia per la previsione del melanoma
Il monitoraggio sequenziale dei nevi cutanei effettuato da un dermatologo è il metodo di riferimento per la diagnosi precoce del melanoma, ma si tratta di un approccio inefficiente e dispendioso in termini di tempo. Gli scienziati del progetto MOLEGAZER, finanziato dall’UE, propongono di sviluppare un metodo automatico per fotografare tutto il corpo allo scopo di monitorare i nevi cutanei, sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale impiegati in astronomia per monitorare il cielo notturno e prevedere la natura e il risultato di vari eventi. L’approccio proposto prevederà l’uso di fotografie della pelle per rilevare automaticamente i cambiamenti dei nevi e per permettere un’efficace previsione dell’evoluzione delle lesioni cutanee, aprendo così la strada alla diagnosi precoce del melanoma.
Obiettivo
Early detection of melanoma improves survival. Individuals with multiple naevi (moles) are at an increased risk of developing melanoma, but sequential monitoring by dermatologists is time-consuming and inefficient. Artificial intelligence (AI) methods can potentially diagnose melanoma from single time-point lesion images, but a more clinically-relevant question is whether melanoma can be detected early, based on automated detection of changes in naevi using total body photography (TBP; high-resolution standardised images of body-parts).
Cutting edge astronomical surveys use sequential images to monitor the night sky. With state-of-the-art AI techniques, these surveys identify and track subtle changes, robustly classifying the nature and prognosis of each event from just three images. Both astronomy and dermatology therefore face similar challenges: robustly predicting the evolution of sources from sparsely-sampled images. With this motivation we propose an innovative solution: adapting AI algorithms, developed in astronomy and the ERC SPCND project, for use in the automated detection, characterisation and monitoring of skin lesions. With a wealth of experience tackling this problem in astronomy, this proof-of-concept project will characterise the properties and evolutionary path of naevi in preparation for the next stage: the early detection of melanoma.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificiale
- scienze mediche e della salutemedicina clinicadermatologia
- scienze mediche e della salutemedicina clinicaoncologiacancro della pellemelanoma
- scienze naturaliscienze fisicheastronomia
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-POC - Proof of Concept GrantIstituzione ospitante
SO17 1BJ Southampton
Regno Unito