CL1-Health

Based on previously developed models and an existing prototype of a clinical decision support system (patent pending), we set out in this project to further develop, test, and validate this clinical decision support for the treatment stratification of acute stroke patients to improve patient outcome. Machine learning (ML)-enabled Artificial intelligence (AI) methods are increasingly adopted in the medical field. Implementing ML-based CDSSs have the potential to be go beyond the current clinical state-of-the-art as AI excels at finding complex and non-linear relationships across a multitude of prognostic variables. AI also has the promise to combine different modalities, such as imaging and clinical values, leading to powerful stratification tools accounting for a multitude of patient sub-populations. Our consortium combines excellence in technical and medical machine learning development with the clinical expertise of three leading stroke hospital partners. Additionally, our consortium benefits from the special expertise in the development of trustworthy AI, software design, and the translation of AI models to the clinical setting with focus on the regulatory process. By leveraging the available medical data and exploiting technological opportunities in the field of AI, and developing and validating trustworthy AI solutions to be implemented in the clinical workflow we are seeking to surpass the clinical state-of-the-art by making a significant and sustainable impact on the treatment of acute stroke that will improve patient survival, outcome and quality of life. The results of our work will serve as a pathway for future projects and we will make our experiences public in the form of standard operating procedures (SOPs) in the areas of development, testing, validation, and regulatory processes.

Funding scheme:

CL1-Health

722.0MILL. NOKtotal funding in the programme period 86PROJECTShave received funding in the programme period 1SOURCEhas financed the programme

Funding Sources

Thematic Areas and Topics

Bransjer og næringer IKT-næringen LTP3 Uttesting og kommersialisering av FoU Portefølje Innovasjon Forskningsinfrastruktur Helse Portefølje Helse Forskningsinfrastruktur Digitalisering og bruk av IKT Demokrati, styring og fornyelse Digitalisering og bruk av IKT Portefølje Forskningssystemet Digitalisering og bruk av IKT Andre Velferd, kultur og samfunn LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet Responsible Research & Innovation LTP3 IKT og digital transformasjon Forskningsinfrastruktur Responsible Research & Innovation RRI Utviklings- og prosessorientering Helse Muliggjørende teknologier IKT forskningsområde Industri og tjenestenæringer IKT forskningsområde Innovasjon i offentlig sektor Helse og omsorg Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor Innovasjonsprosjekter og prosjekter med forpliktende brukermedvirkning Industri og tjenestenæringer IKT-næringen Muliggjørende teknologier Demokrati, styring og fornyelse Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor Politikk- og forvaltningsområder Digitalisering IKT forskningsområde Kunstig intelligens, maskinlæring og dataanalyse Internasjonalisering Portefølje Muliggjørende teknologier Bransjer og næringer Helsenæringen Innovasjon Helse og omsorg Bransjer og næringer IKT forskningsområde FNs Bærekraftsmål Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor Politikk- og forvaltningsområder Kjønnsperspektiver i forskning Responsible Research & Innovation RRI Medvirkning Politikk- og forvaltningsområder Helse og omsorg Muliggjørende teknologier Digitalisering og bruk av IKT FNs Bærekraftsmål Mål 3 God helse LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne LTP3 Helse IKT forskningsområde Menneske, samfunn og teknologi LTP3 Innovasjon i stat og kommune Forskningsinfrastruktur IKT forskningsområde Utviklingsarbeid Industri og tjenestenæringer Verifisering, pilotering, demonstrasjon (ny fra 2014)Kjønnsperspektiver i forskning Kjønn som variabel Industri og tjenestenæringer Helsenæringen Internasjonalisering Internasjonalt prosjektsamarbeid Tjenesterettet FoU

CL1-Health

V A L I D A T E - Validation of a Trustworthy AI-based Clinical Decision Support System for Improving Patient Outcome in Acute Stroke Treatment

Awarded: NOK 3.6 mill.

Popular Science Description

Summary

Funding scheme:

CL1-Health

Funding Sources

Thematic Areas and Topics