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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Pancreatic cancer AI for genomics and personalized Medicine

Description du projet

L’IA au service de la médecine personnalisée pour le traitement du cancer du pancréas

Le cancer du pancréas devrait devenir la seconde cause de décès liée au cancer d’ici 2030. Toutefois, notre compréhension de sa biologie s’améliore rapidement et donne naissance à des stratégies de traitement innovantes. Le projet PANCAIM, financé par l’UE, appliquera des données génomiques et cliniques existantes pour améliorer la médecine personnalisée du cancer pancréatique. Le projet innovant intègre l’éventail complet de la génomique avec les domaines de la radiomique et de la pathomique, les trois piliers de la médecine personnalisée du futur. PANCAIM applique une méthode d’IA en deux étapes, efficiente en termes de données, qui s’appuie sur les quatre concepts centraux de l’IA en matière de soins de santé: fournisseurs de données, expertise clinique, développeurs IA et sociétés de technologie médicale pour relier les données et mettre en œuvre l’IA dans le domaine médical.

Objectif

The central PANCAIM concept is to successfully exploit available genomic and clinical data to improve personalized medicine of pancreatic cancer. PANCAIMs concept is unique as it integrates the whole spectrum of genomics with radiomics and pathomics, the three future pillars of personalized medicine. The integration of these three modalities is very challenging in the clinic, but also with AI. PANCAIM uses an explainable, data-efficient, two-staged AI approach. AI biomarkers transform the unimodal data domains into interpretable likelihoods of intermediate disease features. A second AI layer merges the biomarkers and responds with an integrated assessment of prognosis, prediction and monitoring of therapy response, to assist in clinical decision making.
PANCAIM builds on four key concepts of AI in Healthcare: data providers, clinical expertise, AI developers, and MedTech companies to connect to data and bring AI to healthcare. Data quantity and quality is the main factor for successful AI. Partners provide eleven Pan European repositories of almost 6000 patients that are open to ongoing accrual. SME Collective Minds builds the GDPR data platform that hosts the data and provides a trustable connection to healthcare for even more and sustainable data. SME TheHyve builds tooling to connect to more genomic repositories (EOSC Health). Six Pan European academic centers provide clinical expertise across all modalities and help realize a curated, high quality annotated data set. Partners also include expert AI healthcare researchers across all clinical modalities with a proven track record. Finally, Siemens Healthineers provides their AI expertise and tooling to bring AI into healthcare for clinical validation and swift clinical integration in 3000 health care institutes.

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. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

RIA - Research and Innovation action

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-SC1-FA-DTS-2018-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

STICHTING RADBOUD UNIVERSITAIR MEDISCH CENTRUM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 581 250,00
Adresse
GEERT GROOTEPLEIN 10 ZUID
6525 GA NIJMEGEN
Pays-Bas

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Région
Oost-Nederland Gelderland Arnhem/Nijmegen
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 581 250,00

Participants (11)

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