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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Automating knowledge extraction from large dermatopathological datasets to establish objective and interpretable diagnostic frameworks

Objetivo

The continuous and overwhelming increase in the amount of data in health and science, including image collections, textbooks and scientific literature, renders it difficult to meaningfully understand, validate and query the available body of knowledge. Modern developments in artificial intelligence hold promise to solve these shortcomings by enabling the collection, understanding, curation, use of, as well as interaction with, large bodies of data. The goal of this project is to make this case in the explicit context of a highly specialized scientific field, dermatopathology, which is in charge of obtaining reliable diagnoses of skin diseases. We aspire to improve understanding in four different settings: 1) Unstructured real-life data: To obtain population-scale structured knowledge on the real-life burden of skin disease beyond cancer, we will use modern language models to automatically map historic unstructured pathology reports to disease entities. 2) Scientific corpora: Guidance of general-purpose language-models will be used to transform medical scientific corpora towards an open knowledge graph. 3) Cross-modality entity representation: Training a long-tail multi-modal and multi-task foundation model with enable to objectively define diagnostic grey zones and narrow them. 4) Interaction with large image data: Retrieval-, annotation-, and language-based interaction modalities will be developed into a digital microscopy viewing interface to find the most efficient avenues in human-computer interaction for the analysis of large-size medical image data.
In sum, this project employs a multifaceted approach to standardize pathways to understand large, multi-modal open-set data, and further explore further the field of human-computer interaction in highly specialized imaging professions. Results will be transferable to other medical specialties, and vision-based scientific fields in general.

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

MEDIZINISCHE UNIVERSITAET WIEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 477 458,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 477 458,00

Beneficiarios (1)

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