Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Automating knowledge extraction from large dermatopathological datasets to establish objective and interpretable diagnostic frameworks

Cel

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.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

MEDIZINISCHE UNIVERSITAET WIEN
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 477 458,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 477 458,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0