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AI / XAI / Data / Cloud

RadioVal

International Clinical Validation of Radiomics Artificial Intelligence for Breast Cancer Treatment Planning

Call: HORIZON EUROPE HLTH-2021-DISEASE-04-04

Ref: Grant Agreement No. 101057699

Durata: Sett 2022 – Ago 2026 (48 mesi)

Budget: € 5.838.576,00

Finanziamento: € 5.838.576,00

Fondi: € 318.750,00

Ruolo: System Integrator Technology provider WP3 Leader

Sito web: www.radioval.eu

LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/radioval-project/

Twitter: https://twitter.com/RadioVal_AI

Descrizione

Il cancro al seno è il tumore più diffuso a livello mondiale con un’incidenza che continua ad aumentare. Nonostante l’utilizzo funzionale della chemioterapia neoadiuvante (NAC) per i casi di cancro al seno, questo trattamento è stato correlato ad un'efficacia variabile e a gravi effetti collaterali. RadioVal si propone di realizzare il primo studio di validazione clinica su più fronti della radiomica per prevedere la risposta alla NAC e per sviluppare il primo strumento di tracciabilità clinicamente validato ed eticamente conforme per l'intelligenza artificiale radiomica.

Ciò consentirà il monitoraggio e la valutazione continua degli strumenti di radiomica e promuoverà la consapevolezza, l'accettazione e la promozione dell'IA radiomica nella cura del cancro al seno. Si cercherà di ottenere un impatto più ampio legato all'impiego clinico dell'IA radiomica, attraverso sistemi di supporto alle decisioni cliniche più sicuri, nonché un miglioramento della diagnosi e della previsione della risposta per un piano di trattamento personalizzato e la valutazione degli esiti sanitari.

RadioVal sarà implementato attraverso un approccio multi-stakeholder e utilizzerà dati di patologia digitale e archivi di immagini mediche provenienti da numerosi siti clinici internazionali in Europa, Sud America, Nord Africa ed Eurasia. Il progetto si baserà anche sugli archivi, strumenti e risultati sviluppati nel contesto dei cinque progetti in corso finanziati dall'UE che comprendono l'AI for Health Imaging Network (AI4HI). Verrà sviluppato un quadro metodologico standardizzato e completo per la valutazione della radiomica su più fronti, basato sulle linee guida FUTURE-AI e che sfrutterà i principi di gestione dei dati FAIR per raggiungere standard di qualità elevati per il modello radiomico.

 

Partners

  • Universitat de Barcelona (Spagna)
  • Universiteit Maastricht (Paesi Bassi)
  • Quibim (Grecia)
  • Maggioli (Italia)
  • SHINE 2Europe (Portogallo)
  • NHG Finland
  • Hospital Universitario de la Comunidad Valenciana (Spagna)
  • Karolinska Institutet (Sweden)
  • Medical University of Gdansk (Poland)
  • Medical University of Zagreb (Croazia)
  • Medizinische Universitaet Wien (Austria)
  • Hacettepe Universitesi (Turchia)
  • Alexander Fleming SA (Argentina)
  • Ain Shams University Asu Faculty of Medecine (Egypt)
  • Eibir Gemeinnutzige Gmbh (Austria)