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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

Descrizione del progetto

Migliorare diagnosi e previsione dei tumori con l’intelligenza artificiale

Nonostante l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico forniscano opportunità senza precedenti per un miglior rilevamento del cancro, il loro utilizzo è ostacolato da varie difficoltà tecniche e dalla mancanza di dati disponibili. Il progetto INCISIVE, finanziato dall’UE, intende sviluppare un kit di strumenti per migliorare accuratezza, specificità e sensibilità dei metodi esistenti di imaging oncologico. L’idea è quella di creare un archivio paneuropeo di immagini mediche utilizzabili per la formazione basata sull’apprendimento automatico, per diversi tipi di cancro. I risultati finali del progetto aiuteranno a prevedere accuratamente la diffusione, l’evoluzione e le recidive dei tumori, oltre a supportare la stratificazione dei pazienti.

Obiettivo

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.

Invito a presentare proposte

H2020-SC1-FA-DTS-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-SC1-FA-DTS-2019-1

Meccanismo di finanziamento

RIA - Research and Innovation action
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Coordinatore

MAGGIOLI SPA
Contribution nette de l'UE
€ 702 500,00
Indirizzo
Via del carpino 8
47822 Santarcangelo di romagna
Italia

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Regione
Nord-Est Emilia-Romagna Rimini
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Altri finanziamenti
€ 0,00

Partecipanti (28)