Sovvenzioni e premi

Migliori Il Marketplace EUCAIM nasce da un’iniziativa senza precedenti portata a termine dalla rete "AI for Health Imaging" (AIXNUMXHI), che è composta da XNUMX istituzioni affiliate di XNUMX paesi coinvolte in XNUMX grandi progetti finanziati dall'UE su big data e IA nell'imaging del cancro (CHAIMELEON, EUCANIMAGE, INCISIVE, ProCancer-I, PRIMAGE; coordinati rispettivamente da HULAFE, UB, MAG, FORTH e HULAFE). Questa rete fornirà informazioni provenienti da oltre XNUMX pazienti oncologici. La rete AIXNUMXHI è stata strutturata in XNUMX gruppi di lavoro (questioni etiche e legali, interoperabilità dei metadati, archiviazione e gestione dei dati, annotazione dei dati, sviluppo dell'IA, convalida dell'IA, gruppo di lavoro clinico e gruppo di lavoro di sensibilizzazione).EUCAIMIl Marketplace EUCAIM nasce da un’iniziativa senza precedenti portata a termine dalla rete "AI for Health Imaging" (AI4HI), che è composta da 86 istituzioni affiliate di 20 paesi coinvolte in 5 grandi progetti finanziati dall'UE su big data e IA nell'imaging del cancro (CHAIMELEON, EUCANIMAGE, INCISIVE, ProCancer-I, PRIMAGE; coordinati rispettivamente da HULAFE, UB, MAG, FORTH e HULAFE). Questa rete fornirà informazioni provenienti da oltre 100.000 pazienti oncologici. La rete AI4HI è stata strutturata in 8 gruppi di lavoro (questioni etiche e legali, interoperabilità dei metadati, archiviazione e gestione dei dati, annotazione dei dati, sviluppo dell'IA, convalida dell'IA, gruppo di lavoro clinico e gruppo di lavoro di sensibilizzazione).

Numero di pazienti coinvolti: 100.000

Importo assegnato a Quibim: 1.475.682,48 €.

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EUCAIM è cofinanziato dall'Unione Europea nell'ambito dell'accordo di sovvenzione numero 1011100633.

CHAIMELEON - CONCLUSA mira a creare un archivio strutturato per i dati di imaging sanitario da riutilizzare apertamente nelle sperimentazioni con intelligenza artificiale per il trattamento del cancro. Un archivio a livello UE verrà creato come infrastruttura distribuita nel pieno rispetto delle normative legali ed etiche nei paesi coinvolti. Si baserà sull'esperienza dei partner (ad esempio l’archivio PRIMAGE per il cancro pediatrico e il nodo Euro-BioImaging per la popolazione di Valencia, di HULAFE; il Radiomics Imaging Archive dell'Università di Maastricht; l’archivio nazionale DRIM AI France, la biobanca di imaging oncologico dell'Università di Pisa). I partner clinici e i collaboratori esterni popoleranno l’archivio con dati di imaging multimodale (RM, TC, PET/TC) e dati clinici correlati per pazienti con cancro al polmone, alla prostata e al colon-retto diagnosticati di recente e in passato.

Numero di pazienti coinvolti: 39.000

Importo assegnato a Quibim: 458.750 €.

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Questo progetto ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Orizzonte 2020 dell'Unione Europea nell'ambito della convenzione di sovvenzione n. 952172.

CONCLUSA - L' ProCancer-I Il progetto ProCancer-I riunisce 20 partner, tra cui centri di riferimento PCa, leader mondiali nell'intelligenza artificiale e PMI innovative dotate di competenze riconosciute nei rispettivi domini, con l'obiettivo di progettare, sviluppare e sostenere un'infrastruttura di immagini europea basata su cloud e sicura con strumenti e servizi per la gestione dei dati. La piattaforma ospita la più grande raccolta di dati di immagini multiparametriche (mp)MRI PCa, resi anonimi in tutto il mondo (>17,000 casi), basati sulla donazione di dati, in linea con la legislazione UE (GDPR). Sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale robusti, basati su nuove metodologie di apprendimento di ensemble, che portano a modelli di intelligenza artificiale neutrali e specifici del fornitore per affrontare 8 scenari clinici PCa.

Numero di pazienti coinvolti: 17.000

Importo assegnato a Quibim: 400.000 €.

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ProCAncer-I ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione Europea nell'ambito dell'accordo di sovvenzione n. 952159.

PRIMAGE - CONCLUSA offre una piattaforma basata su cloud per coadiuvare I processi decisionali nella gestione clinica dei tumori solidi maligni, grazie a un ventaglio di strumenti predittivi utili alla diagnostica/prognostica, alle scelte terapeutiche e al post-trattamento. Ciò è reso possibile dall’uso di innovativi biomarcatori di imaging, simulazioni di crescita tumorale in silico, visualizzazioni avanzate di predizioni con punteggi di confidenza ponderati e la traduzione, basata su machine learning, di queste informazioni in predittori per gli end-point clinici più rilevanti e specifici per ciascuna patologia.

Numero di pazienti coinvolti: 3.300

Importo assegnato a Quibim: 919.063,85 €.

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Questo progetto ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione Europea con la convenzione di sovvenzione n. 826494.

PainFACT– CONCLUSA –Il dolore cronico (CP) è la principale causa di disabilità ed è strettamente associato a stanchezza, ansia e depressione, anch'esse fattori determinanti di disabilità, nonché a malattie cardiovascolari (CVD) e mortalità. Studi su gemelli indicano che queste associazioni sono una conseguenza di meccanismi causali comuni. L'obiettivo principale è identificare tali meccanismi. Utilizzando scoperte genomiche, proteomiche e metabolomiche prive di ipotesi negli studi sull'uomo disponibili, nonché l'estrazione di dati esistenti dai topi, miriamo a identificare biomarcatori associati a diverse condizioni.

Numero di pazienti coinvolti: 9.850

Importo assegnato a Quibim: 250.392,5 €.

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Questo progetto ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Orizzonte 2020 dell'Unione Europea nell'ambito della convenzione di sovvenzione n. 848099.

CONCLUSA – L'obiettivo del progetto ProCanAid è sviluppare uno strumento computazionale per creare un gemello digitale 4D dell'intera prostata di un paziente. Nuovi algoritmi di segmentazione per risonanza magnetica basati sull'intelligenza artificiale saranno applicati non solo per estrarre l'anatomia prostatica specifica del paziente (zona di transizione, zona periferica, vescicole seminali e fascio neurovascolare), ma anche per rilevare il carcinoma prostatico. Il gemello digitale incorporerà modelli in silico che considerano il comportamento di cellule e tessuti, per prevedere gli effetti di diversi tipi di trattamenti oncologici non solo sul tumore ma anche sull'intera prostata, nonché per prevedere l'efficacia di questi trattamenti e la possibile evoluzione della malattia. Quibim guida questo progetto in qualità di ente coordinatore.

Numero di pazienti coinvolti: 500

Importo assegnato a Quibim: 791.954,6 €.

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Progetto PLEC2021-007709 finanziato da MCIN/AEI/10.13039/501100011033 e da Unione Europea NextGenerationEU/PRTR

CONCLUSA – L’obiettivo principale del DIPCAN Il progetto DIPCAN per la digitalizzazione e la gestione completa della medicina personalizzata nel cancro mira a sviluppare un algoritmo basato su metodi di intelligenza artificiale che consenta di guidare e supportare in modo obiettivo le decisioni relative alla gestione clinica del paziente. Tra gli obiettivi del progetto DIPCAN rientra anche la previsione efficace della genetica tumorale, nonché del rischio di un determinato tipo di metastasi. Per realizzare questo progetto, saranno necessarie un'azione interdisciplinare e coordinata e un'analisi integrata dei dati fenotipici/clinici, patologici, radiomici e genetici dei pazienti con cancro metastatico.

Numero di pazienti coinvolti: 2.000

Importo assegnato a Quibim: 674.745,24 €.

Numero conveniente: TSI-100206-2021-7

Questo progetto di ricerca e sviluppo è stato finanziato nell'ambito del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021, organizzato dalla Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial spagnola, parte del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital spagnolo, nel contesto dell'Agenda Digitale 2025 della Spagna e della Strategia Nazionale sull'Intelligenza Artificiale.

Questo progetto è cofinanziato dall'Unione Europea attraverso fondi del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR), uno strumento chiave del piano di ripresa, trasformazione e resilienza del governo spagnolo, finanziato da NextGenerationEU.

RadioVal è il primo progetto di convalida clinica multicentrica, multicontinentale e multiforme della stima basata sulla radiomica della risposta NAC nel cancro al seno. Il progetto si basa sugli archivi, strumenti e risultati di cinque progetti finanziati dall'UE dalla rete AI for Health Imaging (AI4HI). Per testarne l'applicabilità e la trasferibilità, la convalida avrà luogo in otto centri clinici di tre paesi UE ad alto reddito (Svezia, Austria, Spagna), due paesi UE emergenti (Polonia, Croazia) e tre paesi del Sud America (Argentina), Nord Africa (Egitto) ed Eurasia (Turchia). RadioVal svilupperà un quadro metodologico completo e standardizzato per la valutazione radiomica multiforme basato sulle linee guida FUTURE-AI, per valutare equità, universalità, tracciabilità, usabilità, robustezza e applicabilità. Il progetto introdurrà inoltre dei nuovi strumenti volti a consentire una valutazione e un monitoraggio trasparenti e continui degli strumenti radiomici nel tempo.

Numero di pazienti coinvolti: > 6.000.

Importo assegnato a Quibim: 412.500 €.

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Questo lavoro ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Horizon Europe dell'Unione Europea nell'ambito dell'accordo di sovvenzione n. 101057699 (progetto RadioVal).

Migliori FLUTE Il progetto FLUTE incentiverà ed estenderà un'assistenza sanitaria basata su dati grazie allo sviluppo di nuovi metodi per l'utilizzo transfrontaliero di hub di dati che preservano la privacy. Verranno eseguite ricerche avanzate per spingere i limiti delle prestazioni del calcolo multi-parte sicuro nell'apprendimento federato, inclusi i modelli di intelligenza artificiale associati e gli ambienti di esecuzione sicuri. Le innovazioni tecniche saranno integrate all’interno di una piattaforma di applicazione della privacy che fornirà agli innovatori un ambiente comprovatamente sicuro per lo sviluppo, il testing e l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale per l'assistenza sanitaria federata, inclusa l'integrazione di dati sanitari del mondo reale dagli hub di dati e la generazione e l'utilizzo di dati sintetici. Per massimizzare l'impatto, l'adozione e la replicabilità dei risultati, il progetto contribuirà allo sviluppo dello standard globale HL7 FHIR e creerà nuove linee guida per l'apprendimento federato transfrontaliero conforme al GDPR nell'assistenza sanitaria.

Numero di pazienti coinvolti: 6.000 (da definire definitivamente).

Importo assegnato a Quibim: 530.000 €.

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Questo progetto è stato finanziato dall'Unione Europea nell'ambito dell'accordo di sovvenzione numero 101095382.

QP-Breast^®Il progetto ha come obiettivo lo sviluppo di uno strumento che impiegherà la radiomica e l’intelligenza artificiale per coadiuvare, mediante risonanza magnetica, i processi diagnostici e di caratterizzazione non invasiva dei tumori in pazienti affette da cancro, consentendo così di adottare strategie terapeutiche mirate.

Migliori QP-Breast® progetto, finanziato dal 'Consolidamento della filiera aziendale' sovvenzione da IVACE+i®, finanziato grazie a sussidi per il “consolidamento della catena di valore aziendale” di IVACE+I, mira a rivoluzionare la diagnostica e il trattamento del cancro al seno utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale (AI) e risonanza magnetica. Grazie all’ampia esperienza di Quibim nello sviluppo di strumenti di radiomica, il progetto raccoglierà immagini e informazioni cliniche da circa 1000 pazienti per mettere a punto una metodologia di segmentazione automatica delle lesioni del seno e di altre regioni sensibili (come il tessuto mammario e il capezzolo). Al fine di garantire che i modelli costruiti possano essere generalizzabili e applicabili in diversi contesti clinici, lo strumento verrà inoltre dotato di una funzione di armonizzazione dei dati. Verranno sviluppati modelli predittivi avanzati di caratterizzazione tumorale (ricettori HER2 e status ormonale ER/PR), di stratificazione dei rischi di conseguenze avverse e di predizione della risposta ai trattamenti neoadiuvanti. Il progetto mira a garantire una diagnostica più precisa, a incentivare l’adozione di trattamenti mirati e a stabilire un nuovo e onnicomprensivo standard di cura per il cancro al seno.

Numero di pazienti coinvolti: circa 1.000 (dato soggetto a variazioni).

Importo assegnato a Quibim: 180.108,19 €.

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COMPASS-AI L'obiettivo è superare gli ostacoli critici all'implementazione sicura ed efficace dell'IA in ambito sanitario, sviluppando soluzioni scalabili ed eque, con particolare attenzione all'assistenza oncologica e alle regioni remote. I punti di forza di COMPASS-AI sono molteplici. Il cuore del progetto è la sua comunità multidisciplinare di esperti, che include professionisti sanitari, rappresentanti dei pazienti, sviluppatori di IA, specialisti IT, dirigenti ospedalieri, autorità di regolamentazione, esperti di etica, economisti e responsabili politici, che sfrutteranno la loro competenza collettiva per identificare sfide, fattori abilitanti e strategie attuabili per l'implementazione dell'IA. Anziché ripartire da zero, il progetto si baserà su un quadro consolidato per un'IA affidabile in ambito sanitario (FUTURE-AI). Integrando le conoscenze della comunità di esperti, saranno definite e convalidate linee guida per l'implementazione dell'IA basate sulle migliori pratiche attraverso quattro studi pilota condotti in diversi paesi europei, in contesti sanitari e pratiche cliniche diverse. Il vantaggio di questo approccio ampio è che le linee guida saranno adattabili e pertinenti a diversi sistemi sanitari in diversi contesti culturali. Per supportare l'adozione e preparare l'Europa a un'ampia diffusione, il progetto lancerà una piattaforma digitale interattiva che consoliderà e mapperà le migliori pratiche, promuovendo la collaborazione e lo scambio di conoscenze, offrendo programmi formativi su misura per le esigenze degli stakeholder al fine di migliorare la conoscenza dell'IA. Integrato da raccomandazioni politiche attuabili, COMPASS-AI accelererà l'adozione sostenibile e su larga scala dell'IA. Il progetto garantisce visibilità e credibilità attraverso un solido consorzio di partner con ampie reti di contatti, esperti riconosciuti con ruoli di leadership in ospedali, associazioni professionali e impegni in progetti europei di IA nel settore sanitario. Questo, insieme all'ampio approccio multidisciplinare che affronta le sfide di implementazione in una varietà di contesti sanitari, COMPASS-AI è ben posizionato per stabilire le migliori pratiche e promuovere un'IA equa nel settore sanitario.

Importo assegnato a Quibim: 330.820,03 €.

Questo progetto è stato finanziato dall'Unione Europea nell'ambito dell'accordo di sovvenzione numero 101233553.