Zuschüsse & Auszeichnungen

Das Europäische Föderation für Krebsbilder (EUCAIM) ist das Ergebnis einer beispiellosen Arbeit und Expertise des „AI for Health Imaging“-Netzwerks (AI4HI), das aus 86 angeschlossenen Institutionen aus 20 Ländern besteht, die an 5 großen EU-finanzierten Projekten zu Big Data und KI in der Krebsbildgebung beteiligt sind (CHAIMELEON, EUCANIMAGE, INCISIVE, ProCancer-I, PRIMAGE; koordiniert von HULAFE, UB, MAG, FORTH und HULAFE). Dieses Netzwerk wird Informationen von mehr als 100.000 Krebspatienten zusammentragen. Das AI4HI-Netzwerk ist in 8 Arbeitsgruppen unterteilt (Ethische und rechtliche Fragen, Metadaten-Interoperabilität, Datenspeicherung und -verwaltung, Datenannotation, KI-Entwicklung, KI-Validierung, Klinische Arbeitsgruppe und Outreach-Arbeitsgruppe).

Übermittelte Patientendaten: 100.000

Quibim zugesprochener Betrag: 1.475.682,48 €.

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EUCAIM wird von der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 1011100633 kofinanziert.

CHAIMELEON – zielt darauf ab, ein strukturiertes Repository für Gesundheitsbilddaten einzurichten, das in KI-Experimenten zur Krebsbehandlung offen wiederverwendet werden kann. Ein EU-weites Repository wird als verteilte Infrastruktur in voller Übereinstimmung mit den gesetzlichen und ethischen Vorschriften der beteiligten Länder aufgebaut. Es wird auf den Erfahrungen der Partner aufbauen (z. B. das PRIMAGE-Repository für Kinderkrebs und der Euro-BioImaging-Knoten für die Bevölkerung von Valencia von HULAFE; das Radiomics Imaging Archive der Universität Maastricht; das nationale Repository DRIM AI France, die Biobank für onkologische Bildgebung der Universität Pisa). Klinische Partner und externe Mitarbeiter werden das Repository mit multimodalen (MR, CT, PET/CT) Bildgebungs- und verwandten klinischen Daten für Patienten mit Lungenkrebs in der Vergangenheit und neu diagnostiziertem Prostata- und Dickdarmkrebs füllen.

Übermittelte Patientendaten: 39.000

Quibim zugesprochener Betrag: 458.750 €.

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Dieses Projekt wurde vom Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 952172 finanziert.

Das ProCAncer-I Das Projekt vereint 20 Partner, darunter PCa-Referenzzentren, weltweit führende KI-Experten und innovative KMU mit anerkannter Expertise in ihren jeweiligen Bereichen, mit dem Ziel, eine cloudbasierte, sichere europäische Bildinfrastruktur mit Tools und Diensten zur Datenverarbeitung zu entwerfen, zu entwickeln und aufrechtzuerhalten. Die Plattform beherbergt die weltweit größte Sammlung von PCa-multiparametrischen (mp)MRT- und anonymisierten Bilddaten (> 17,000 Fälle), basierend auf Datenspenden, im Einklang mit der EU-Gesetzgebung (DSGVO). Es werden robuste KI-Modelle entwickelt, die auf neuartigen Ensemble-Lernmethoden basieren und zu anbieterspezifischen und neutralen KI-Modellen für die Bewältigung von 8 klinischen PCa-Szenarien führen.

Übermittelte Patientendaten: 17.000

Quibim zugesprochener Betrag: 400.000 €.

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ProCAncer-I wurde im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 2020 aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont 952159 der Europäischen Union gefördert.

PRIMAGE Die Plattform bietet eine Cloud-basierte Lösung zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im klinischen Management maligner solider Tumore. Sie stellt prädiktive Instrumente zur Verfügung, die Diagnose, Prognose, Therapiewahl und Nachsorge unterstützen. Grundlage hierfür sind neuartige Bildgebungs-Biomarker, eine In-silico-Simulation des Tumorwachstums, eine fortschrittliche Visualisierung der Vorhersagen mit gewichteten Konfidenzwerten sowie eine maschinelle Lernumsetzung dieses Wissens in Prädiktoren für die relevantesten, krankheitsspezifischen klinischen Endpunkte.

Übermittelte Patientendaten: 3.300

Quibim zugesprochener Betrag: 919.063,85 €.

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Status: Beendet.

Dieses Projekt wurde aus Mitteln des Forschungs- und Innovationsprogramms „Horizont 2020“ der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 826494 finanziert.

PainFACT - Chronische Schmerzen sind die häufigste Ursache für Behinderungen und eng mit Müdigkeit, Angstzuständen und Depressionen – ebenfalls wichtige Faktoren für Behinderungen – sowie mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen und erhöhter Sterblichkeit verbunden. Zwillingsstudien deuten darauf hin, dass diese Zusammenhänge auf gemeinsamen Wirkmechanismen beruhen. Ziel dieser Studie ist es, diese Mechanismen zu identifizieren. Mithilfe hypothesenfreier genomischer, proteomischer und metabolomischer Analysen verfügbarer Humanstudien sowie der Auswertung vorhandener Mausdaten wollen wir Biomarker identifizieren, die mit verschiedenen Erkrankungen assoziiert sind.

Übermittelte Patientendaten: 9.850

Quibim zugesprochener Betrag: 250.392,5 €.

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Status: Beendet.

Dieses Projekt wurde vom Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 848099 finanziert.

Ziel des Projekts ProCanAid ist die Entwicklung eines Computertools zur Erstellung eines 4D-Digitalzwillings der gesamten Prostata eines Patienten. Dabei werden neuartige, KI-basierte Segmentierungsalgorithmen für die Magnetresonanztomographie eingesetzt, um nicht nur die patientenspezifische Prostataanatomie (Übergangszone, periphere Zone, Samenbläschen und neurovaskuläres Bündel) zu extrahieren, sondern auch um Prostatakrebs zu erkennen. Der Digitalzwilling wird In-silico-Modelle enthalten, die das Verhalten von Zellen und Geweben berücksichtigen, um die Auswirkungen verschiedener Arten onkologischer Behandlungen nicht nur auf den Tumor, sondern auch auf die gesamte Prostata vorherzusagen sowie die Wirksamkeit dieser Behandlungen und die mögliche Entwicklung der Krankheit vorherzusagen. Quibim leitet dieses Projekt als Koordinator.

Übermittelte Patientendaten: 500

Quibim zugesprochener Betrag: 791.954,6 €.

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Projekt PLEC2021-007709 gefördert durch MCIN/AEI/10.13039/501100011033 und durch Unión Europea NExtGenerationEU/PRTR

Das Hauptziel der DIPCAN Das Projekt zur Digitalisierung und umfassenden Steuerung der personalisierten Medizin bei Krebs entwickelt einen Algorithmus auf Basis künstlicher Intelligenz, der die klinische Behandlung von Patienten objektiv steuern und bei Entscheidungen unterstützen soll. Zu den Zielen des DIPCAN-Projekts gehört auch die effektive Vorhersage der Tumorgenetik sowie des Metastasierungsrisikos. Dafür sind interdisziplinäre und koordinierte Maßnahmen sowie eine integrierte Analyse phänotypischer/klinischer, pathologischer, radiologischer und genetischer Daten von Patienten mit metastasiertem Krebs erforderlich.

Übermittelte Patientendaten: 2.000

Quibim zugesprochener Betrag: 674.745,24 €.

Zweckmäßige Nummer: TSI-100206-2021-7

Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde im Rahmen des Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021 finanziert, das vom spanischen Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, einem Teil des spanischen Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, im Rahmen der spanischen Digitalagenda 2025 und der nationalen Strategie für künstliche Intelligenz organisiert wird.

Dieses Projekt wird von der Europäischen Union aus Mitteln des Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR) kofinanziert, einem Schlüsselinstrument des Wiederaufbau-, Transformations- und Resilienzplans der spanischen Regierung, der von NextGenerationEU finanziert wird.

RadioVal ist die erste multizentrische, multikontinentale und vielschichtige klinische Validierung einer Radiomics-basierten Schätzung der NAC-Reaktion bei Brustkrebs. Das Projekt baut auf den Repositorien, Tools und Ergebnissen von fünf EU-finanzierten Projekten des AI for Health Imaging (AI4HI)-Netzwerks auf. Um die Anwendbarkeit sowie Übertragbarkeit zu testen, wird die Validierung in acht klinischen Zentren in drei EU-Ländern mit hohem Einkommen (Schweden, Österreich, Spanien), zwei aufstrebenden EU-Ländern (Polen, Kroatien) und drei Ländern in Südamerika (Argentinien), Nordafrika (Ägypten) und Eurasien (Türkei) stattfinden. RadioVal wird einen umfassenden und standardisierten methodischen Rahmen für die vielschichtige Radiomics-Bewertung auf der Grundlage der FUTURE-AI-Richtlinien entwickeln, um Fairness, Universalität, Rückverfolgbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Robustheit und Erklärbarkeit zu bewerten. Darüber hinaus wird das Projekt neue Tools einführen, um eine transparente und kontinuierliche Bewertung und Überwachung der Radiomics-Tools im Laufe der Zeit zu ermöglichen.

Übermittelte Patientendaten: > 6.000.

Quibim zugesprochener Betrag: 412.500 €.

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Diese Arbeit wurde im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101057699 (RadioVal-Projekt) aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont Europa der Europäischen Union gefördert.

Das Flötist/Piccolist Das Projekt wird die datengesteuerte Gesundheitsversorgung voranbringen und ausbauen, indem es neuartige Methoden für die datenschutzkonforme grenzüberschreitende Nutzung von Daten-Hubs entwickelt. Es wird fortgeschrittene Forschung betrieben, um die Leistungsgrenzen der sicheren Mehrparteienberechnung im Federated Learning, einschließlich der zugehörigen KI-Modelle und sicheren Ausführungsumgebungen, zu erweitern. Die technischen Innovationen werden in eine datenschutzkonforme Plattform integriert, die Innovatoren eine nachweislich sichere Umgebung für die Entwicklung, Erprobung und Bereitstellung föderierter KI-Lösungen im Gesundheitswesen bietet, einschließlich der Integration realer Gesundheitsdaten aus den Daten-Hubs und der Generierung und Nutzung synthetischer Daten. Um die Wirkung, Akzeptanz und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu maximieren, wird das Projekt zur Entwicklung des globalen HL7 FHIR-Standards beitragen und neuartige Richtlinien für DSGVO-konformes grenzüberschreitendes Federated Learning im Gesundheitswesen erstellen.

Übermittelte Patientendaten: 6.000 (muss noch endgültig bestimmt werden).

Quibim zugesprochener Betrag: 530.000 €.

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Dieses Projekt wurde von der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarungsnummer 101095382 finanziert.

QP-Breast^®: Entwicklung eines auf Radiomics und künstlicher Intelligenz basierenden Tools in MRT-Bildern zur Unterstützung der Diagnose und nicht-invasiven Tumorcharakterisierung von Brustkrebspatientinnen für einen personalisierten therapeutischen Ansatz.

Das QP-Breast® Projekt, gefördert durch das Programm „Konsolidierung der Wertschöpfungskette der Unternehmen“ Stipendium von IVACE+i, zielt darauf ab, die Diagnose und Behandlung von Brustkrebs mithilfe fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und der Magnetresonanztomographie (MRT) zu revolutionieren. Gestützt auf Quibims umfassende Erfahrung in der Entwicklung von Radiomics-Tools wird das Projekt Bilder und klinische Informationen von etwa 1000 Patienten sammeln, um eine automatische Segmentierungsmethode für Brustläsionen und andere wichtige Regionen wie Brustgewebe und Brustwarze zu implementieren. Es wird auch eine Datenharmonisierungsebene enthalten, um die Erstellung von Modellen zu gewährleisten, die verallgemeinerbar und in einer Vielzahl klinischer Umgebungen anwendbar sind. Es werden fortschrittliche Vorhersagemodelle zur Tumorcharakterisierung (HER2-Rezeptoren und ER/PR-Hormonstatus), Risikostratifizierung unerwünschter Ergebnisse und Vorhersage der Reaktion auf eine neoadjuvante Behandlung entwickelt. Dieses Projekt zielt darauf ab, genauere Diagnosen zu ermöglichen, die Personalisierung von Behandlungen zu fördern und einen neuen Standard in der umfassenden Brustkrebsbehandlung zu setzen.

Übertragene Patientendaten: ca. 1.000 Patienten (Zahl kann sich ändern).

Quibim zugesprochener Betrag: 180.108,19 €.

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COMPASS-AI zielt darauf ab, kritische Hindernisse für den sicheren und effektiven Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu überwinden, indem skalierbare, gerechte Lösungen entwickelt werden, mit einem Schwerpunkt auf der Krebsbehandlung und abgelegenen Regionen. Die Stärken von COMPASS-AI sind vielfältig. Im Mittelpunkt des Projekts steht seine multidisziplinäre Expertengemeinschaft, darunter medizinisches Fachpersonal, Patientenvertreter, KI-Entwickler, IT-Spezialisten, Krankenhausmanager, Regulierungsbehörden, Ethiker, Ökonomen und politische Entscheidungsträger, die ihre kollektive Expertise nutzen, um Herausforderungen, Wegbereiter und umsetzbare Strategien für die KI-Implementierung zu identifizieren. Anstatt bei Null anzufangen, baut das Projekt auf einem etablierten Rahmen für vertrauenswürdige KI im Gesundheitswesen (FUTURE-AI) auf. Durch die Integration der Erkenntnisse der Expertengemeinschaft werden Best-Practice-Richtlinien für den KI-Einsatz definiert und durch vier Pilotstudien validiert, die in europäischen Ländern, in unterschiedlichen Gesundheitseinrichtungen und klinischen Praxen durchgeführt werden. Der Vorteil dieses breit angelegten Ansatzes besteht darin, dass die Richtlinien für verschiedene Gesundheitssysteme in verschiedenen kulturellen Umgebungen anpassbar und relevant sind. Um die Einführung zu unterstützen und Europa auf einen breiten Einsatz vorzubereiten, wird das Projekt eine interaktive digitale Plattform starten, die Best Practices konsolidiert und abbildet, die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch fördert und auf die Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnittene Bildungsprogramme zur Verbesserung der KI-Kompetenz anbietet. Ergänzt durch umsetzbare politische Empfehlungen wird COMPASS-AI die nachhaltige, großflächige Einführung von KI beschleunigen. Das Projekt gewährleistet Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit durch das starke Konsortium von Partnern mit weitreichenden Netzwerken, anerkannten Experten in Führungspositionen in Krankenhäusern, Berufsverbänden und Engagements in EU-KI-Gesundheitsprojekten. Zusammen mit dem multidisziplinären, umfassenden Ansatz, der sich den Herausforderungen des Einsatzes in einer Vielzahl von Gesundheitsumgebungen stellt, ist COMPASS-AI gut positioniert, um Best Practices zu etablieren und eine gerechte KI im Gesundheitswesen voranzutreiben.

Quibim zugesprochener Betrag: 330.820,03 €.

Dieses Projekt wurde von der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarungsnummer 101233553 finanziert.