Skip to main content
European Commission logo
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

Thermography AI - cornerstone in future preventive healthCARE

Description du projet

Thermographie IA pour la détection précoce de la maladie artérielle périphérique

La maladie artérielle périphérique (MAP) touche plus de 230 millions de personnes dans le monde, la moitié d’entre elles étant asymptomatiques et faisant l’objet d’un diagnostic tardif. Les récents progrès de la thermographie et de l’IA offrent la possibilité de déployer des soins de santé continus et préventifs. Kelvin Health développé un système qui utilise thermographie assistée par l’IA pour le dépistage non invasif de la MAP, à l’aide de réseaux neuronaux profonds. Une caméra thermique génère et analyse des thermogrammes afin d’identifier les anomalies vasculaires. Le projet AI-CARE, financé par l’UE, poursuit divers objectifs: établir une voie réglementaire claire pour l’autorisation de mise sur le marché dans ses marchés cibles initiaux, concevoir une étude de validation clinique, évaluer la brevetabilité de la méthode et promouvoir l’esprit d’entreprise des femmes, en particulier dans le domaine des technologies de pointe des soins de santé, où celles-ci sont largement sous-représentées.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

Mots‑clés

Coordinateur

KELVIN HELT AD
Contribution nette de l'UE
€ 75 000,00
Adresse
CHERNI VRUH BLVD. 47A, FL. 4
1407 Sofia
Bulgarie

Voir sur la carte

PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Югозападна и Южна централна България Югозападен София (столица)
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
Aucune donnée