Descrizione del progetto
L’intelligenza artificiale come nuovo strumento per coordinare la gestione dei tumori
Il progetto CHAIMELEON, finanziato dall’UE, si propone di dare vita a un archivio europeo di dati di imaging sanitari che diventerà una fonte di libero accesso per la sperimentazione dell’intelligenza artificiale (IA) applicata alla gestione dei tumori. L’archivio si baserà sull’esperienza di partner clinici e collaboratori esterni, e fornirà immaginografie multimodali e relativi dati clinici di pazienti oncologici affetti da cancro al polmone, alla prostata e al colon-retto, di diagnosi nuova e pregressa. Un motore multimodale di dati analitici agevolerà l’interpretazione e l’estrazione delle informazioni rilevanti, conservate nell’archivio; altri sviluppatori di IA europei di rilevanza mondiale ne valideranno l’applicabilità e le prestazioni in qualità di strumento per la sperimentazione tramite intelligenza artificiale. Alcuni strumenti di IA selezionati saranno sottoposti a validazione precoce in studi clinici osservazionali coordinati da eminenti esperti in ospedali che trattano il cancro al polmone, alla prostata e al colon-retto.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
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H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
46026 Valencia
Spagna