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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-SC1-FA-DTS-2018-2020
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H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
Meccanismo di finanziamento
RIA -Coordinatore
47822 Santarcangelo Di Romagna
Italia
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Partecipanti (27)
106 82 ATHINA
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57001 Thermi Thessaloniki
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82100 Benevento
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08034 Barcelona
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1466 Luxembourg
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
15125 Marousi Athina
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
N7 7PX LONDON
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
1000 Bruxelles / Brussel
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
546 36 THESSALONIKI
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21000 Novi Sad
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11080 Beograd-Zemun
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80138 Napoli
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08005 Barcelona
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115 21 ATHINA
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1687 Nicosia
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00133 Roma
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10561 Athina
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00014 HELSINGIN YLIOPISTO
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08036 Barcelona
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
08036 Barcelona
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50132 Limassol
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KT1 2EE KINGSTON UPON THAMES
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3036 Lemesos
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1000 Bruxelles / Brussel
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
1060 Sint-Gillis
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28050 Madrid
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145 65 AGIOS STEFANOS
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