Descripción del proyecto
La inteligencia artificial como una herramienta nueva para la coordinación del tratamiento del cáncer
El proyecto financiado con fondos europeos CHAIMELEON tiene por objeto establecer un repositorio para toda la Unión Europea de datos de imágenes sanitarias que pueda utilizarse para la investigación sobre inteligencia artificial (IA) para el tratamiento del cáncer. El repositorio se basará en la experiencia de los socios clínicos y los colaboradores externos, y ofrecerá imágenes multimodales y datos clínicos afines para pacientes anterior o recientemente diagnosticados con cáncer de pulmón, de próstata o colorrectal. Un motor de datos analíticos multimodales facilitará la interpretación y la extracción de la información pertinente del repositorio, cuya aplicabilidad y rendimiento como herramienta para la experimentación con IA serán validados por otros desarrolladores europeos de IA de primer nivel. Las herramientas de IA seleccionadas se someterán a una primera validación en estudios clínicos observacionales, los cuales serán coordinados por expertos hospitalarios líderes en cáncer colorrectal, de pulmón, de mama y de próstata.
Objetivo
CHAIMELEON aims to set up a structured repository for health imaging data to be openly reused in AI experimentation for cancer management. An EU-wide repository will be built as a distributed infrastructure in full compliance with legal and ethics regulations in the involved countries. It will build on partner´s experience (e.g. PRIMAGE repository for paediatric cancer and the Euro-BioImaging node for Valencia population, by HULAFE; the Radiomics Imaging Archive by Maastricht University; the national repository DRIM AI France, the Oncology imaging biobank by Pisa University). Clinical partners and external collaborators will populate the Repository with multimodality (MR, CT, PET/CT) imaging and related clinical data for historic and newly diagnosed lung, prostate, colon and rectal cancer patients.
A multimodal analytical data engine will facilitate to interpret, extract and exploit the right information stored at the Repository. An ambitious development and implementation of AI-powered pipelines will enable advancement towards automating data deidentification, curation, annotation, integrity securing and images harmonisation, the latest being of the highest importance for enabling reproducibility of Radiomics when using large multiscanner/multicentre image datasets.
The usability and performance of the Repository as a tool fostering AI experimentation will be validated, including a validation subphase by other world-class European AI developers, articulated via the organisation of Open Challenges to the AI Community. A set of selected AI tools will undergo early on-silico validation in observational (non-interventional) clinical studies coordinated by leading experts in Gustave Roussy (lung cancer), San Donato (breast), Sapienza (colon and rectal) and La Fe (prostate) hospitals. Their performance will be assessed, including external independent validation, on hallmark clinical decisions in response to some of the currently most important clinical end points in cancer.
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
46026 Valencia
España