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A multimodal AI-based toolbox and an interoperable health imaging repository for the empowerment of imaging analysis related to the diagnosis, prediction and follow-up of cancer

Projektbeschreibung

Bessere Krebsdiagnose und -früherkennung durch künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen eröffnen beispiellose Möglichkeiten zur besseren Krebserkennung. Doch ihr effektiver Einsatz auf diesem Feld ist aufgrund von diversen technischen Herausforderungen und der noch unzureichenden Datenverfügbarkeit bislang nicht möglich. Das EU-finanzierte Projekt INCISIVE beabsichtigt die Entwicklung einer Reihe von Instrumenten, um die Genauigkeit, Spezifizität und Empfindlichkeit bestehender Verfahren zur Krebsbildgebung zu verbessern. Dies soll dem Aufbau einer europaweiten Datenbank für medizinische Bildaufnahmen dienen, die zur Schulung zu verschiedenen Krebsarten auf Basis des maschinellen Lernens genutzt werden kann. Die Projektergebnisse werden zu einer genaueren Vorhersage von Tumorausdehnung, -entwicklung und -rezidiven beitragen und die Patientenstratifizierung erleichtern.

Ziel

The increasing amount and availability of collected data (cancer imaging) and the development of novel technological tools based on Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), provide unprecedented opportunities for better cancer detection and classification, image optimization, radiation reduction, and clinical workflow enhancement. The INCISIVE project aims to address three major open challenges in order to explore the full potential of AI solutions in cancer imaging: (1) AI challenges unique to medical imaging, (2) Image labelling and annotation and (3) Data availability and sharing. In order to do that INCISIVE plans to develop and validate: (1) an AI-based toolbox that enhances the accuracy, specificity, sensitivity, interpretability and cost-effectiveness of existing cancer imaging methods, (2) an automated-ML based annotation mechanism to rapidly produce training data for machine learning research and (3) a pan-European repository federated repository of medical images, that will enable the secure donation and sharing of data in compliance with ethical, legal and privacy demands, increasing accessibility to datasets and enabling experimentation of AI-based solutions.
The INCISIVE models and analytics will utilize various cancer imaging scans, biological data and EHRs, and will be trained with 1 PB of available data provided by 8 partners within the project. INCISIVE solution will be investigated in four validation studies for Breast, Prostate, Colorectal and Lung Cancer, taking place in 8 pilot sites, from 5 countries (Cyprus, Greece, Italy, Serbia and Spain), with participation of at least 2,600 patients and a total duration of 1.5 year. INCISIVE moves beyond the state of the art, by improving sensitivity and specificity of lower cost scanning methods, accurately predicting the tumor spread, evolution and relapse, enhancing interpretability of results and “democratizing” imaging data.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-SC1-FA-DTS-2018-2020

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-SC1-FA-DTS-2019-1

Koordinator

MAGGIOLI SPA
Netto-EU-Beitrag
€ 702 500,00
Adresse
VIA DEL CARPINO 8
47822 Santarcangelo Di Romagna
Italien

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Region
Nord-Est Emilia-Romagna Rimini
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
€ 702 500,00

Beteiligte (28)