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.

Budsjettformål:

CL1-Health

722,0MILL. KRtotalt tildelt i programperioden 86PROSJEKTERhar fått tildeling i programperioden 1KILDEhar finansiert programmet

Finansieringskilder

Temaer og emner

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

Tildelt: kr 3,6 mill.

Populærvitenskapelig framstilling

Sammendrag

Budsjettformål:

CL1-Health

Finansieringskilder

Temaer og emner