画像データとモデルを統合した AI プラットフォームで、前立腺がんの連続体を通じて精密治療をサポート

ヨーロッパでは、前立腺がん (PCa) は、男性で 2 番目に多い種類のがんであり、3 番目に死亡率の高いがんです。 現在の臨床診療は、多くの場合、無痛性腫瘍の過剰診断と過剰治療につながる精度の欠如に悩まされており、高度な AI モデルが SoA を超えて非直感的で高レベルの医療画像パターンを解読し、無痛性腫瘍と進行性疾患を区別するパフォーマンスを向上させることを求めています。再発を早期に予測し、転移を検出するか、治療の有効性を予測します。 現在までの取り組みは、単一機関、サイズ制限、およびベンダー固有のデータセットに基づいて断片化されていますが、利用可能な PCa 公開データセット (例: US TCIA) は、モデルの一般化を不可能にする数百のケースのみです。

ProCANcer-I プロジェクトは、PCa センター オブ レファレンス、AI の世界的リーダー、革新的な中小企業を含む 20 のパートナーを結集し、それぞれのドメインで認められた専門知識を持ち、クラウドベースの安全なヨーロッパのイメージ インフラストラクチャを設計、開発、維持することを目的としています。データ処理のためのツールとサービス。 このプラットフォームは、EU 法 (GDPR) に沿って、データ提供者に基づいて、PCa マルチパラメトリック (mp)MRI の匿名化された画像データ (>17,000 ケース) の世界最大のコレクションをホストしています。 新しいアンサンブル学習方法論に基づいて堅牢な AI モデルが開発され、8 つの PCa 臨床シナリオに対処するためのベンダー固有で中立的な AI モデルにつながります。

PCa AI モデルの臨床翻訳を加速するために、公平性、安全性、説明可能性、再現性に関するソリューションの信頼性を向上させることに重点を置いています。 モデルのパフォーマンスを監視するためのメトリクスと因果関係の説明可能性機能が開発され、臨床的信頼をさらに高め、起こりうる失敗やエラーについて通知します。 AI モデル認定のロードマップが定義され、規制当局とやり取りすることで、臨床意思決定のための AI ベースのモデルの有効性を検証するためのヨーロッパの規制ロードマップに貢献します。