Subvenciones y premios

La sección Federación Europea de Imágenes del Cáncer (EUCAIM) se origina a partir de un conjunto de trabajos y conocimientos sin precedentes de la red «AI for Health Imaging» (AI4HI), formada por 86 instituciones afiliadas de 20 países que participan en 5 grandes proyectos financiados por la UE sobre big data e IA en el diagnóstico por imagen del cáncer (CHAIMELEON, EUCANIMAGE, INCISIVE, ProCancer-I, PRIMAGE; coordinados por HULAFE, UB, MAG, FORTH y HULAFE, respectivamente). Esta red aportará información de más de 100.000 pacientes con cáncer. La red AI4HI se ha organizado en 8 grupos de trabajo (Cuestiones éticas y legales, Interoperabilidad de metadatos, Almacenamiento y gestión de datos, Anotación de datos, Desarrollo de IA, Validación de IA, Grupo de trabajo clínico y Grupo de trabajo de divulgación).

Datos de pacientes implicados 100.000.

Importe concedido a Quibim: 1.475.682,48 €.

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EUCAIM está cofinanciado por la Unión Europea según el acuerdo de subvención número 1011100633.

CHAIMELEON – FINALIZADO – tiene como objetivo crear un repositorio estructurado de datos de imágenes sanitarias que se puedan reutilizar abiertamente en la experimentación con IA para el tratamiento del cáncer. Se construirá un repositorio a escala de la UE como una infraestructura distribuida en pleno cumplimiento de las regulaciones legales y éticas de los países involucrados. Se basará en la experiencia de los socios (por ejemplo, el repositorio PRIMAGE para el cáncer pediátrico y el nodo Euro-BioImaging para la población de Valencia, de HULAFE; el Radiomics Imaging Archive de la Universidad de Maastricht; el repositorio nacional DRIM AI France, el biobanco de imágenes de Oncología de la Universidad de Pisa). Los socios clínicos y los colaboradores externos llenarán el repositorio con imágenes multimodales (RM, TC, PET/TC) y datos clínicos relacionados para pacientes con cáncer de pulmón, próstata y colorrectal históricos y recién diagnosticados.

Datos de pacientes implicados 39.000.

Importe concedido a Quibim: 458.750 €.

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Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención No 952172.

FINALIZADO - ProCancer-I reúne a 20 socios, incluyendo centros de referencia en CaP, líderes mundiales en IA y PYMEs innovadoras, con reconocida experiencia en sus respectivos dominios, con el objetivo de diseñar, desarrollar y sostener una Infraestructura Europea de Imágenes segura y basada en la nube, con herramientas y servicios para el manejo de datos. La plataforma alberga la mayor colección de datos de imágenes multiparamétricas (mp)RM de CaP, anonimizados en todo el mundo (>17,000 casos), basados en la donación de datos, en línea con la legislación de la UE (GDPR). Se desarrollan modelos de IA robustos, basados en metodologías novedosas de aprendizaje conjunto, que conducen a modelos de IA específicos del proveedor y neutrales para abordar 8 escenarios clínicos de CaP.

Datos de pacientes implicados 17.000.

Importe concedido a Quibim: 400.000 €.

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ProCAncer-I ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención n.º 952159.

PRIMAGE – FINALIZADO – propone una plataforma basada en la nube para apoyar la toma de decisiones en el manejo clínico de tumores sólidos malignos, ofreciendo herramientas predictivas para ayudar al diagnóstico, pronóstico, elección de terapias y seguimiento del tratamiento, basándose en el uso de nuevos biomarcadores de imágenes, simulación del crecimiento tumoral in silico, visualización avanzada de predicciones con puntuaciones de confianza ponderadas y traducción basada en aprendizaje automático de este conocimiento en predictores de los puntos finales clínicos más relevantes y específicos de la enfermedad.

Datos de pacientes implicados 3.300.

Importe concedido a Quibim: 919.063,85 €.

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Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención n.o 826494.

PainFACT – FINALIZADO – El dolor crónico (DC) es la principal causa de discapacidad y está estrechamente asociado con la fatiga, la ansiedad y la depresión, que también contribuyen significativamente a la discapacidad, así como a las enfermedades cardiovasculares (ECV) y la mortalidad. Estudios en gemelos indican que estas asociaciones son consecuencia de mecanismos causales comunes. El objetivo principal es identificar estos mecanismos. Mediante el descubrimiento genómico, proteómico y metabolómico sin hipótesis en estudios humanos disponibles, así como la extracción de datos existentes en ratones, buscamos identificar biomarcadores asociados a diferentes afecciones.

Datos de pacientes implicados 9.850.

Importe concedido a Quibim: 250.392,5 €.

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Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención No 848099.

FINALIZADO El objetivo del proyecto ProCanAid es desarrollar una herramienta computacional para crear un gemelo digital 4D de la próstata completa de un paciente. Se aplicarán nuevos algoritmos de segmentación de imágenes por resonancia magnética basados ​​en IA para extraer no solo la anatomía prostática específica del paciente (zona de transición, zona periférica, vesículas seminales y paquete neurovascular), sino también para detectar el CaP. El gemelo digital incorporará modelos in silico que consideran el comportamiento de células y tejidos para predecir los efectos de diferentes tipos de tratamientos oncológicos, no solo en el tumor, sino también en toda la próstata, así como para predecir la eficacia de estos tratamientos y la posible evolución de la enfermedad. Quibim lidera este proyecto como entidad coordinadora.

Datos de pacientes implicados 500.

Importe concedido a Quibim: 791.954,6 €.

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Proyecto PLEC2021-007709 financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por Unión Europea NExtGenerationEU/PRTR

FINALIZADO – El objetivo principal de DIPCAN , Proyecto de Digitalización y Gestión Integral de la Medicina Personalizada en Cáncer, busca desarrollar un algoritmo basado en inteligencia artificial que guíe y facilite objetivamente la toma de decisiones en el manejo clínico del paciente. Los objetivos del proyecto DIPCAN también incluyen la predicción eficaz de la genética tumoral, así como del riesgo de cierto tipo de metástasis. Para ello, será necesaria una acción interdisciplinaria y coordinada, así como un análisis integrado de los datos fenotípicos/clínicos, patológicos, radiológicos y genéticos de pacientes con cáncer metastásico.

Datos de pacientes implicados 2.000.

Importe concedido a Quibim: 674.745,24 €.

Número de expediente: TSI-100206-2021-7

Este proyecto de investigación y desarrollo ha sido financiado en el marco del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021, convocado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, perteneciente al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, en el contexto de la Agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial.

Este proyecto está cofinanciado por la Unión Europea a través de los fondos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR), instrumento clave del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia del Gobierno de España, financiado por NextGenerationEU.

RadioVal es la primera validación clínica multicéntrica, multicontinental y multifacética de la estimación radiómica de la respuesta a la NAC en el cáncer de mama. El proyecto se basa en los repositorios, herramientas y resultados de cinco proyectos financiados por la UE de la red AI for Health Imaging (AI4HI). Para comprobar su aplicabilidad y transferibilidad, la validación se llevará a cabo en ocho centros clínicos de tres países de renta alta de la UE (Suecia, Austria y España), dos países emergentes de la UE (Polonia y Croacia) y tres países de Sudamérica (Argentina), Norte de África (Egipto) y Eurasia (Turquía). RadioVal desarrollará un marco metodológico exhaustivo y estandarizado para la evaluación multifacética de la radiómica basado en las Directrices FUTURE-AI, para evaluar la Equidad, Universalidad, Trazabilidad, Usabilidad, Robustez y Explicabilidad. Además, el proyecto introducirá nuevas herramientas que permitan una evaluación y un seguimiento transparentes y continuos de las herramientas radiómicas a lo largo del tiempo.

Datos de pacientes implicados > 6.000.

Importe concedido a Quibim: 412.500 €.

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Este trabajo ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención nº 101057699 (proyecto RadioVal).

La sección FLUTE avanzará y ampliará la asistencia sanitaria basada en datos mediante el desarrollo de nuevos métodos para la utilización transfronteriza de centros de datos que preserven la privacidad. Se llevará a cabo una investigación avanzada para ampliar los límites de rendimiento de la computación multipartita segura en el aprendizaje federado, incluidos los modelos de IA asociados y los entornos de ejecución seguros. Las innovaciones técnicas se integrarán en una plataforma que reforzará la privacidad y proporcionará a los investigadores un entorno seguro y eficaz para el desarrollo, las pruebas y el despliegue de soluciones federadas de IA sanitaria, incluida la integración de datos sanitarios del mundo real procedentes de los centros de datos y la generación y utilización de datos sintéticos. Para maximizar el impacto, la adopción y la replicabilidad de los resultados, el proyecto contribuirá al desarrollo del estándar global HL7 FHIR, y creará directrices novedosas para el aprendizaje federado transfronterizo en sanidad que cumpla con GDPR.

Datos de pacientes implicados 6.000 (por determinar definitivamente).

Importe concedido a Quibim: 530.000 €.

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Este proyecto ha sido financiado por la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención número 101095382.

QP-Breast^®:Desarrollo de una herramienta basada en radiómica e inteligencia artificial en imágenes de RM para la ayuda al diagnóstico y la caracterización tumoral no invasiva de pacientes con cáncer de mama para un abordaje terapéutico personalizado.

El proyecto QP-Breast®, financiado por la ayuda "Consolidación de la Cadena de Valor Empresarial" de IVACE+i, tiene como objetivo revolucionar el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA) e imágenes de resonancia magnética (RM). Respaldado por la amplia experiencia de Quibim en el desarrollo de herramientas radiómicas, el proyecto recopilará imágenes e información clínica de aproximadamente 1000 pacientes con el objetivo de implementar un método de segmentación automática de lesiones mamarias y otras regiones clave, como el tejido mamario y el pezón. Además, incluirá una capa de armonización de datos para garantizar la construcción de modelos generalizables y aplicables en diversos entornos clínicos. Asimismo, se desarrollarán modelos predictivos avanzados para la caracterización tumoral (receptores HER2 y estado hormonal ER/PR), la estratificación del riesgo de resultados adversos y la predicción de la respuesta al tratamiento neoadyuvante. Este proyecto busca proporcionar diagnósticos más precisos, promover la personalización de los tratamientos y establecer un nuevo estándar en la atención integral del cáncer de mama.

Datos de pacientes previstos:1.000 pacientes aproximadamente (cifra sujeta a cambios).

Importe concedido a Quibim: 180.108,19 €.

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COMPASS-AI Su objetivo es superar las barreras críticas para la implementación segura y eficaz de la IA en la atención médica mediante el desarrollo de soluciones escalables y equitativas, con un enfoque en la atención oncológica y las regiones remotas. La fortaleza de COMPASS-AI es múltiple. En el corazón del proyecto se encuentra su comunidad multidisciplinaria de expertos, que incluye profesionales de la salud, representantes de pacientes, desarrolladores de IA, especialistas en TI, gerentes de hospitales, reguladores, especialistas en ética, economistas y legisladores, que aprovecharán su experiencia colectiva para identificar desafíos, facilitadores y estrategias viables para la implementación de la IA. En lugar de comenzar de nuevo, el proyecto se basará en un marco establecido para una IA confiable en la atención médica (FUTURE-AI). Al integrar los conocimientos de la comunidad de expertos, se definirán y validarán las pautas de implementación de IA de mejores prácticas a través de cuatro estudios piloto realizados en países europeos, en diversos entornos de atención médica y prácticas clínicas. La ventaja de este enfoque amplio es que las pautas serán adaptables y relevantes para diversos sistemas de atención médica en diferentes entornos culturales. Para apoyar la adopción y preparar a Europa para un despliegue amplio, el proyecto lanzará una plataforma digital interactiva que consolidará y mapeará las mejores prácticas, fomentará la colaboración y el intercambio de conocimientos y ofrecerá programas educativos adaptados a las necesidades de las partes interesadas para mejorar la alfabetización en IA. Complementado con recomendaciones políticas prácticas, COMPASS-AI acelerará la adopción sostenible y a gran escala de la IA. El proyecto garantiza visibilidad y credibilidad a través del sólido consorcio de socios con extensas redes, expertos reconocidos con roles de liderazgo en hospitales, sociedades profesionales y participación en proyectos de IA en salud de la UE. Esto, junto con el amplio enfoque multidisciplinario, que aborda los desafíos de implementación en una diversidad de entornos de atención médica, COMPASS-AI está bien posicionado para establecer las mejores prácticas e impulsar una IA equitativa en la atención médica.

Importe concedido a Quibim: 330.820,03 €.

Este proyecto ha sido financiado por la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención número 101233553.