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CPP2021-008364

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Diagnóstico precoz no invasivo de cáncer abdominal mediante IA y predicción de s...

Diagnóstico precoz no invasivo de cáncer abdominal mediante IA y predicción de su evolución Sycai Medical (SYCAI) es una empresa de desarrollo de software de Inteligencia Artificial (IA) especializada en la aplicación de Deep Learning a la interpretación de imagen médica. La compañía busca desarrollar un producto capaz d... see more

01/01/2021

SYCAI TECHNOLOGIES...

151K€

Project Budget: 151K€

Project leader

SYCAI TECHNOLOGIES El desarrollo de software con consideracion de producto sanitario,asi como el desarrollo de las actividades correspondientes a los siguiente...

TRL 4-5 | 163K€

PARTICIPATION DEPralty Sin fecha límite de participación.

Financing granted El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto The day 2021-01-01

RETOS COLABORACION 21: Proyectos en colaboración público-p... Préstamos de hasta el 95% para la realización de proyectos de desarrollo experimental en cooperación...

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SYCAI TECHNOLOGIES El desarrollo de software con consideracion de producto sanitario,asi como el desarrollo de las actividades correspondientes a los siguiente...

TRL 4-5 | 163K€

Project Budget 151K€

participation deadline Sin fecha límite de participación.

Project description Sycai Medical (SYCAI) es una empresa de desarrollo de software de Inteligencia Artificial (IA) especializada en la aplicación de Deep Learning a la interpretación de imagen médica. La compañía busca desarrollar un producto capaz de ayudar a los radiólogos a realizar un diagnóstico precoz y no invasivo de cualquier cáncer abdominal, así como de prever la evolución de los pacientes. El primer producto de Sycai consiste en un software capaz de analizar cualquier Tomografía Axial Computarizada (TAC) o resonancia magnética (RM) abdominal y de localizar lesiones pancreáticas y clasificarlas como potencialmente malignas y sin potencial de malignizar (aunque sean benignas en el momento del diagnóstico). Los tumores malignos abdominales representan uno de los grupos de patologías oncológicas de mayor prevalencia y mortalidad. Anualmente, se diagnostican más de 1.8 millones de nuevos casos de cánceres de esta tipología en el mundo, representando más de 1.475.000 de muertes anuales a nivel global. Por ello, existe la necesidad médica no resuelta de contar con herramientas capaces de detectar precozmente estas lesiones e incluso anticiparse a la malignización de lesiones precancerosas, permitiendo aplicar enfoques de vigilancia y medicina preventiva, y evitando potencialmente millones de muertes. Las expectativas actuales de estos pacientes vienen condicionadas por el estadío tardío en que se diagnostica habitualmente, problema que SYCAI busca solucionar con su producto de soporte en el diagnóstico.El proyecto propuesto en este documento consiste en el desarrollo de un software de detección precoz de lesiones precancerosas abdominales sobre imágenes de TAC (tomografía axial computarizada) y resonancia magnética (RM), que predice además su probable evolución en el tiempo. La posibilidad de predecir la evolución de aquellas patologías o lesiones que se diagnostican es uno de los aspectos que muchas compañías están tratando de desarrollar para sus herramientas de asistencia al diagnóstico. Esto se ha conseguido en el pasado gracias a los biomarcadores, pero nunca se ha conseguido a nivel morfológico y sólo por imagen, de manera que se puedan evitar las pruebas invasivas. Es justo lo que se pretende conseguir en este proyecto para los cánceres abdominales, ayudando a los profesionales médicos a anticipar la aparición de la enfermedad y a los pacientes a mejorar enormemente su calidad de vida y expectativas de curación.Además, se desarrollará una funcionalidad que mejore la visibilidad de los resultados mediante la renderización de las imágenes y la representación 3D de las lesiones y de su probable evolución, de manera que se facilite aun más el trabajo para los profesionales sanitarios, tanto en la fase de diagnóstico como en el caso de que sea necesaria una intervención quirúrgica posterior. Para la validación de este software se propone también la creación de una base de datos de imagen sintética que facilitará el desarrollo y la obtención de resultados. De esta manera se minimizará uno de los mayores riesgos que tienen este tipo de proyectos, la dificultad de encontrar bases de datos de pacientes reales suficientemente variadas y grandes y en cortos periodos de tiempo que permitan validar las soluciones e iterar para mejorar los resultados. Estas tres líneas de investigación combinadas ayudarán al consorcio a desarrollar y validar una herramienta tremendamente potente para los profesionales sanitarios que les ayude a diagnosticar pacientes con cánceres abdominales de manera precoz y no invasiva, además de a realizar su seguimiento y a anticipar la toma de decisiones a evoluciones o cambios morfológicos hasta ahora inesperados, facilitando incluso las posibles intervenciones quirúrgicas necesarias.

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