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Thermography AI - cornerstone in future preventive healthCARE

Descripción del proyecto

Termografía e inteligencia artificial para la detección temprana de la arteriopatía periférica

La arteriopatía periférica (APP) afecta a más de doscientos treinta millones de personas en todo el mundo, la mitad de las cuales son asintomáticas y diagnósticadas tarde. Los recientes avances en termografía e inteligencia artificial (IA) posibilitan una atención sanitaria preventiva y continua. Kelvin Health ha desarrollado un sistema que emplea termografía e IA para la detección atraumática de la APP utilizando redes neuronales profundas. Una cámara térmica genera y analiza termogramas para identificar anomalías vasculares. Los objetivos del proyecto AI-CARE, financiado con fondos europeos, son abordar los retos que plantea el establecimiento de un itinerario reglamentario claro para la aprobación comercial en sus mercados objetivo iniciales; diseñar un estudio de validación clínica; evaluar la patentabilidad del método, y promover el espíritu emprendedor de las mujeres, en concreto en el ámbito de la atención sanitaria de alta tecnología, en el que las mujeres están notablemente infrarrepresentadas.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

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Palabras clave

Coordinador

KELVIN HELT AD
Aportación neta de la UEn
€ 75 000,00
Dirección
CHERNI VRUH BLVD. 47A, FL. 4
1407 Sofia
Bulgaria

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Югозападна и Южна централна България Югозападен София (столица)
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
Sin datos