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Thermography AI - cornerstone in future preventive healthCARE

Projektbeschreibung

Thermografie-KI zur Früherkennung der peripheren arteriellen Verschlusskrankheit

Die periphere arterielle Verschlusskrankheit (pAVK) betrifft weltweit mehr als 230 Millionen Menschen, von denen die Hälfte asymptomatisch bleibt und erst spät eine Diagnose erhält. Die jüngsten Fortschritte in der Thermografie und KI bieten das Potenzial für eine kontinuierliche und präventive Gesundheitsversorgung. Durch Kelvin Health wurde ein System entwickelt, bei dem Thermografie-KI für nicht-invasive Screenings auf periphere arterielle Verschlusskrankheit eingesetzt werden, wobei tiefe neuronale Netze zum Einsatz kommen. Ein Wärmebildgerät erzeugt und analysiert Thermogramme, um Gefäßanomalien zu identifizieren. Im EU-finanzierten Projekt AI-CARE werden folgende Ziele verfolgt: Bewältigung der Herausforderungen bei der Schaffung eines klaren zulassungsrechtlichen Weges für die Marktzulassung in den ersten Zielmärkten, Konzeption einer klinischen Validierungsstudie, Bewertung der Patentierbarkeit der Methode und Förderung des Unternehmertums von Frauen, insbesondere im Bereich der Deep-Tech-Gesundheitsversorgung, in dem Frauen deutlich unterrepräsentiert sind.

Ziel

It is estimated that more than 230M people worldwide suffer from Peripheral Arterial Disease (PAD) and each year more than 22M of them develop Critical Limb Ischemia - a life-threatening condition with 50% combined incidence of amputation and/or death in a 3-year period. Timely PAD diagnosis is the most important factor to avoid complications by treatment procedures (revascularization) and proper disease management (daily walks, change of dietary habits, etc.). Unfortunately, half of the PAD-suffering population is asymptomatic and therefore lately diagnosed. Recent technology advancements in Thermography (portable, high-resolution and precise hardware) and Artificial Intelligence (scalable infrastructure and highly accurate computer vision analysis) can support much needed progress towards continuous and preventive and value-based healthcare.
Kelvin Health develops a clinical decision support system based on Thermography AI for non-invasive, cost-efficient population-wide screening and diagnosis, initially addressing pathology related to PAD - blockage or narrowing of limbs’ blood vessels. The system applies a portable thermal imaging camera that captures body thermodynamics and generates a series of thermograms, which are then thermally segmented, and analyzed temporarily using AI image recognition algorithms. The ML model is trained to detect anomalies related to the vascular system using state-of-the-art machine learning algorithms such as deep neural networks and, in particular convolutional neural networks.
AI-CARE proposal aims at addressing the challenges we meet to structure clear regulatory pathway for market approval at initial target markets, design a clinical validation study and assess the patentability of our method. At the same time promoting women entrepreneurship, especially in deep tech healthcare where women are highly underrepresented. Successful project implementation will lead to Kelvin Health's success in R&D capital fundraising.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Koordinator

KELVIN HELT AD
Netto-EU-Beitrag
€ 75 000,00
Adresse
CHERNI VRUH BLVD. 47A, FL. 4
1407 Sofia
Bulgarien

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Югозападна и Южна централна България Югозападен София (столица)
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
Keine Daten