Descripción del proyecto
Modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico del cáncer de próstata
En Europa, el cáncer de próstata es el segundo tipo de cáncer más frecuente en hombres y el tercero más letal. Las prácticas clínicas actuales llevan a un sobrediagnóstico y sobretratamiento, por lo que se requieren herramientas más eficaces para discriminar a las enfermedades agresivas de las que no lo son. En el proyecto ProCAncer-I, financiado con fondos europeos, se proponen desarrollar modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) para abordar necesidades insatisfechas en cuanto a diagnóstico, detección de metástasis y predicción de la respuesta al tratamiento. Para lograrlo, los socios generarán un gran repositorio interoperable de imágenes de salud y una plataforma informática de alto rendimiento escalable que contenga la mayor colección de imágenes por resonancia magnética de cánceres de próstata utilizada para crear modelos fiables de IA del cáncer de próstata. Para garantizar una rápida aplicación de los modelos creados, los socios del proyecto controlarán de manera estricta el rendimiento, la precisión y la reproducibilidad.
Objetivo
In Europe, prostate cancer (PCa) is the second most frequent type of cancer in men and the third most lethal. Current clinical practices, often leading to overdiagnosis and overtreatment of indolent tumors, suffer from lack of precision calling for advanced AI models to go beyond SoA by deciphering non-intuitive, high-level medical image patterns and increase performance in discriminating indolent from aggressive disease, early predicting recurrence and detecting metastases or predicting effectiveness of therapies. To date efforts are fragmented, based on single–institution, size-limited and vendor-specific datasets while available PCa public datasets (e.g. US TCIA) are only few hundred cases making model generalizability impossible.
The ProCAncer-I project brings together 20 partners, including PCa centers of reference, world leaders in AI and innovative SMEs, with recognized expertise in their respective domains, with the objective to design, develop and sustain a cloud based, secure European Image Infrastructure with tools and services for data handling. The platform hosts the largest collection of PCa multi-parametric (mp)MRI, anonymized image data worldwide (>17,000 cases), based on data donorship, in line with EU legislation (GDPR). Robust AI models are developed, based on novel ensemble learning methodologies, leading to vendor-specific and -neutral AI models for addressing 8 PCa clinical scenarios.
To accelerate clinical translation of PCa AI models, we focus on improving the trust of the solutions with respect to fairness, safety, explainability and reproducibility. Metrics to monitor model performance and a causal explainability functionality are developed to further increase clinical trust and inform on possible failures and errors. A roadmap for AI models certification is defined, interacting with regulatory authorities, thus contributing to a European regulatory roadmap for validating the effectiveness of AI-based models for clinical decision making.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
70013 Irakleio
Grecia
Ver en el mapa
Participantes (20)
1400-038 Lisboa
Ver en el mapa
La participación finalizó
6525 XZ Nijmegen
Ver en el mapa
46026 Valencia
Ver en el mapa
56126 Pisa
Ver en el mapa
13273 Marseille
Ver en el mapa
06800 Cankaya Ankara
Ver en el mapa
17190 Girona
Ver en el mapa
4900 421 Viana Do Castelo
Ver en el mapa
08660 Vilnius
Ver en el mapa
11522 Athina
Ver en el mapa
SW3 6JJ London
Ver en el mapa
28010 Madrid
Ver en el mapa
10060 Candiolo To
Ver en el mapa
00185 Roma
Ver en el mapa
02114 Boston Ma
Ver en el mapa
W1H 7PE LONDON
Ver en el mapa
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
17123 Athens
Ver en el mapa
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
46021 Valencia
Ver en el mapa
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
1010 Wien
Ver en el mapa
6525 GA Nijmegen
Ver en el mapa