Descripción del proyecto
Mejora del diagnóstico y la predicción del cáncer con la inteligencia artificial
A pesar de que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) ofrecen oportunidades sin precedentes para mejorar la detección del cáncer, distintas dificultades técnicas y la falta de disponibilidad de datos obstaculizan su uso. El proyecto financiado con fondos europeos INCISIVE tiene como objetivo desarrollar un conjunto de herramientas para mejorar la precisión, especificidad y sensibilidad de los métodos existentes de imagenología del cáncer. La idea es generar un repositorio paneuropeo de imágenes médicas que pueda utilizarse para la formación basada en el AA para distintos tipos de cáncer. Los resultados del proyecto ayudarán a predecir con precisión la propagación, evolución y recidiva de tumores, además de ayudar a estratificar pacientes.
Objetivo
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.
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
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SC1-FA-DTS-2019-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
47822 Santarcangelo Di Romagna
Italia
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Participantes (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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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
15125 Marousi Athina
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
N7 7PX LONDON
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
1000 Bruxelles / Brussel
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
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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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
08036 Barcelona
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50132 Limassol
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
KT1 2EE KINGSTON UPON THAMES
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3036 Lemesos
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1000 Bruxelles / Brussel
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
1060 Sint-Gillis
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
28050 Madrid
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145 65 AGIOS STEFANOS
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.