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Thermography AI - cornerstone in future preventive healthCARE

Descrizione del progetto

IA abbinata alla termografia per la diagnosi precoce dell’arteriopatia periferica

Nel mondo, l’arteriopatia periferica colpisce oltre 230 milioni di persone, la metà delle quali rimane asintomatica e riceve una diagnosi tardiva. I recenti progressi della termografia e dell’IA offrono il potenziale per un’assistenza sanitaria continua e preventiva. Kelvin Health ha sviluppato un sistema che impiega l’intelligenza artificiale abbinata alla termografia per lo screening non invasivo della arteriopatia periferica, utilizzando reti neurali profonde. Una termocamera genera e analizza termogrammi per identificare le anomalie vascolari. Il progetto AI-CARE, finanziato dall’UE, si propone di: affrontare le sfide legate alla definizione di un percorso normativo chiaro per l’approvazione del mercato nei mercati di destinazione iniziali, progettare uno studio di convalida clinica, valutare la brevettabilità del metodo e promuovere l’imprenditoria femminile, in particolare nel campo dell’assistenza sanitaria deep tech, in cui le donne sono notevolmente sottorappresentate.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.

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Parole chiave

Coordinatore

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

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Югозападна и Южна централна България Югозападен София (столица)
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato