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Le consortium neuf vise à déterminer les plus grandes caractéristiques de pathologie pour avancer l'artificial intelligence

Un consortium neuf de l'initiative novatrice de médicaments d'UE (IMI) vise à déterminer la plus grande base de données des images de pathologie pour accélérer le développement de l'artificial intelligence en médicament.

Pour prendre le développement d'AI en pathologie au prochain niveau, un consortium européen combinant les centres de recherche européens aboutissants, hôpitaux ainsi qu'industries pharmaceutiques importantes, va développer un dépôt pour le partage des caractéristiques de pathologie. Le de six ans, €70 million les projets BIGPICTURE appelé, annoncera une ère neuve en pathologie.

La pathologie est la pierre angulaire de la manoeuvre de beaucoup de maladies telles que le cancer, maladies auto-immune, de la revue après greffe et est également critique pour le bilan de la sécurité des médicaments. Elle a basé à l'inspection des prélèvements de tissu (guides) sous le microscope. Cependant, en dépit de son rôle pivot, elle se fonde toujours fortement sur l'évaluation qualitative par un pathologiste qualifié.

Tandis que le microscope symbolise la profession, la numérisation des guides a ces dernières années enflammé une révolution : non seulement des images peuvent maintenant être partagées et consulté des sites distants, elles peuvent également être traitées par des ordinateurs.

Ceci ouvre la trappe pour que les applications (AI) d'artificial intelligence aident les maladies d'étude de pathologiste et d'aide, pour trouvent de meilleures demandes de règlement et pour contribuer au 3Rs (remontez, réduisez, et raffinez l'utilisation animale dans la recherche).

Cependant, le développement des applications robustes d'AI exige un grand nombre de caractéristiques, qui dans le cas des moyens de pathologie une collection énorme de guides digitaux et les caractéristiques médicales nécessaires pour leur évaluation.

Le partage de ces derniers a en raison provocant jusqu'ici resté de la capacité de stockage de données exigée pour héberger une collection suffisamment grande et des préoccupations concernant le caractère confidentiel de l'information médicale.

Pour permettre le développement rapide de l'AI en pathologie, les buts du projet de BIGPICTURE de produire le premier européen, éthique, et GDPR-conforme (règlement général de protection des données), plate-forme controlée par la qualité, en laquelle les deux caractéristiques de grande puissance et algorithmes d'AI coexisteront.

La plate-forme de BIGPICTURE sera développée d'une voie viable et incluse en branchant des communautés des pathologistes, des chercheurs, des révélateurs d'AI, des patients, et des usagers d'industrie.

Le projet est divisé en quatre aspects principaux qui concernent la collecte des données de grande puissance. D'abord, une infrastructure (matériel et logiciel) doit être produite pour enregistrer, partager et traiter des millions d'images qui peuvent être des gigas chacun. En second lieu, des contraintes permissibles et éthiques doivent être mises en place pour assurer l'usage adéquat des caractéristiques tout en entièrement respectant le secret et la confidentialité des données de patient.

Puis, un premier ensemble de 3 millions de guides digitaux des êtres humains et des animaux de laboratoire seront rassemblés et enregistrés dans le dépôt pour fournir des caractéristiques pour le développement des outils de la pathologie AI. En conclusion, des fonctionnalités qui facilitent l'utilisation de la base de données, ainsi que le traitement des images pour des buts de diagnose et de recherches, seront développées.

BIGPICTURE est un partenariat entre le secteur public et le secteur privé financé par IMI, avec la représentation des institutions académiques, petites et moyennes entreprises (PME), organismes publics, et sociétés pharmaceutiques, avec les associés de contribution d'un guide de grand réseau. Les associés de consortium impliqués dans le projet sont :