Opis projektu
Opracowane przez sztuczną inteligencję modele diagnozy raka prostaty
W Europie rak prostaty jest drugim najpowszechniejszym typem nowotworu u mężczyzn oraz trzecim pod względem umieralności. Obecnie stosowane praktyki kliniczne skutkują zbyt częstym prowadzeniem czynności diagnostycznych i leczniczych, przez co konieczne są skuteczniejsze narzędzia umożliwiające rozróżnienie pomiędzy agresywną a nieagresywną postacią choroby. Twórcy finansowanego ze środków UE projektu ProCAncer-I proponują opracowanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, aby zająć się niezaspokojoną dotąd potrzebą medyczną: diagnostyka, wykrywaniem przerzutów oraz prognozowaniem odpowiedzi na leczenie. Aby to osiągnąć, partnerzy projektu stworzą duże, interoperacyjne repozytorium obrazów zdrowych tkanek oraz skalowalną, wysokowydajną platformę obliczeniową obsługującą największy zbiór obrazów raka prostaty z rezonansu magnetycznego – posłużą one do opracowania odpowiednich modeli raka prostaty poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji. Aby dopilnować szybkiego klinicznego wdrożenia opracowanych modeli, partnerzy projektu będą sprawnie monitorować wyniki, dokładność i powtarzalność.
Cel
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.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
70013 Irakleio
Grecja
Zobacz na mapie
Uczestnicy (20)
1400-038 Lisboa
Zobacz na mapie
Zakończenie uczestnictwa
6525 XZ Nijmegen
Zobacz na mapie
46026 Valencia
Zobacz na mapie
56126 Pisa
Zobacz na mapie
13273 Marseille
Zobacz na mapie
06800 Cankaya Ankara
Zobacz na mapie
17190 Girona
Zobacz na mapie
4900 421 Viana Do Castelo
Zobacz na mapie
08660 Vilnius
Zobacz na mapie
11522 Athina
Zobacz na mapie
SW3 6JJ London
Zobacz na mapie
28010 Madrid
Zobacz na mapie
10060 Candiolo To
Zobacz na mapie
00185 Roma
Zobacz na mapie
02114 Boston Ma
Zobacz na mapie
W1H 7PE LONDON
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
17123 Athens
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
46021 Valencia
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
1010 Wien
Zobacz na mapie
6525 GA Nijmegen
Zobacz na mapie