Descrizione del progetto
Modelli IA di diagnosi per il cancro alla prostata
In Europa, il cancro alla prostata è il secondo tipo di tumore più frequente negli uomini e il terzo più letale. La pratica clinica attuale conduce a sovra-diagnosi e trattamento eccessivo, richiedendo strumenti più efficaci per distinguere tra malattia aggressiva e non aggressiva. Il progetto ProCAncer-I, finanziato dall’UE, propone di sviluppare modelli avanzati di intelligenza artificiale per rispondere alle esigenze cliniche non soddisfatte: diagnosi, rilevamento di metastasi e previsione della risposta al trattamento. A tal fine, i partner creeranno un vasto archivio interoperabile di immagini sanitarie e una piattaforma scalabile di calcolo ad alte prestazioni, che ospiteranno la più ampia raccolta di immagini di risonanza magnetica per il cancro alla prostata, utilizzate per sviluppare modelli di IA robusti per questo tipo di tumore. Per garantire la rapida implementazione clinica dei modelli sviluppati, i partner del progetto monitoreranno in modo efficace le prestazioni, l’accuratezza e la riproducibilità.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
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Invito a presentare proposte
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H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
70013 Irakleio
Grecia
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Partecipanti (20)
1400-038 Lisboa
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Partecipazione conclusa
6525 XZ Nijmegen
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46026 Valencia
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56126 Pisa
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13273 Marseille
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SW3 6JJ London
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17123 Athens
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46021 Valencia
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1010 Wien
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6525 GA Nijmegen
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