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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Automating knowledge extraction from large dermatopathological datasets to establish objective and interpretable diagnostic frameworks

Obiettivo

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.

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

MEDIZINISCHE UNIVERSITAET WIEN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 477 458,00
Indirizzo
SPITALGASSE 23
1090 WIEN
Austria

Mostra sulla mappa

Regione
Ostösterreich Wien Wien
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 477 458,00

Beneficiari (1)

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