30 março 2020

Inteligência Artificial em Imagiologia

Equipa da Fundação Champalimaud recebe mais de 1,25 milhões de euros para projeto de Inteligência Artificial em Imagiologia aplicada à saúde.

Inteligência Artificial em Imagiologia

A Fundação Champalimaud tem o prazer de anunciar que o projeto candidato ao Horizonte 2020 DT-TDS-05-2020 - ProCAncer-I - recebeu uma pontuação de 15 em 15 pontos tendo sido selecionado para financiamento. Trata-se de uma plataforma de Inteligência Artificial (IA) que integra dados e modelos de imagem para dar suporte à prestação de cuidados médicos de alta precisão a doentes com cancro da próstata. O ProCAncer-I, que é liderado pela Fondazione del Piemonte per l'Oncologia (Itália), envolve 20 parceiros de 11 países e um orçamento global de quase 10 milhões de euros, a ser aplicados num período de 48 meses. O Dr. Nickolas Papanikolaou, Líder de Grupo da Fundação Champalimaud e coordenador científico do ProCAncer-I, irá gerir uma das componentes deste projeto na qual participam também o Dr. Jorge Fonseca (Diretor da Unidade de Urologia), o Professor António Beltran (Diretor do Serviço de Patologia), o Professor Celso Matos (Diretor do Serviço de Radiologia) e a Plataforma de Hardware da Fundação Champalimaud.

Os principais objetivos do projeto são desenvolver um arquivo de imagens composto por mais de 17.000 exames de ressonância magnética de doentes com cancro da próstata e utilizar os dados daí extraídos para desenvolver modelos de IA que possam abordar as mais importantes questões clínicas relacionadas com a eficácia, toxicidade e planeamento do tratamento dos doentes com este tipo de cancro. Os modelos de IA de última geração serão desenvolvidos mediante “distributed learning” com recurso a dados de diferentes instituições sem que estes saiam das mesmas.

A Fundação Champalimaud é um dos principais parceiros do projeto que, para além de contribuir enquanto parceiro clínico no fornecimento de dados de imagem, irá também coordenar o desenvolvimento do modelo de IA deste consórcio. Ao receber a notícia de que o projeto havia recebido financiamento do Horizonte 2020, o Dr. Papanikolaou afirmou estar muito satisfeito em perceber que os esforços dos últimos quatro anos produziram um resultado tão notável: "Se não me engano, este é o primeiro projeto de IA de larga escala, no domínio de imagens médicas, obtido por uma instituição com sede em Portugal. Quero agradecer ao CCIG (Grupo de Imagem Clínica Computacional) por materializar, através de muito trabalho, esta visão e por conseguirem transmitir a mensagem de que os jovens investigadores, em Portugal, podem ser competitivos quando trabalham num ambiente adequado. Por último, mas não menos importante, quero agradecer ao Conselho de Administração da Fundação Champalimaud pela ajuda e confiança que depositam em nós, dotando-nos dos meios necessários para alcançar este extraordinário resultado."

O resumo do projeto e os detalhes do papel da Fundação Champalimaud no consórcio podem ser consultados, na versão original, em baixo.

Muitos parabéns a todos os envolvidos neste projeto de vanguarda.

Project Abstract

In Europe, prostate cancer (PCa) is the second most frequent type of cancer in men and the third most lethal. Current clinical practices, often leading to overdiagnosis and overtreatment of indolent tumors, suffer from lack of precision calling for advanced AI models to go beyond SoA by deciphering non-intuitive, high-level medical image patterns and increase performance in discriminating indolent from aggressive disease, early predicting recurrence and detecting metastases or predicting effectiveness of therapies. To date efforts are fragmented, based on single institution, size-limited and vendorspecific datasets while available PCa public datasets (e.g. US TCIA) are only few hundred cases making model generalizability impossible. The ProCAncer-I project brings together 20 partners, including PCa centers of reference, world leaders in AI and innovative SMEs, with recognized expertise in their respective domains, with the objective to design, develop and sustain a cloud based, secure European Image Infrastructure with tools and services for data handling. The platform hosts the largest collection of PCa multi-parametric (mp)MRI, anonymized image data worldwide (>17,000 cases), based on data donorship, in line with EU legislation (GDPR). Robust AI models are developed, based on novel ensemble learning methodologies, leading to vendor-specific and -neutral AI models for addressing 8 PCa clinical scenarios.To accelerate clinical translation of PCa AI models, we focus on improving the trust of the solutions with respect to fairness, safety, explainability and reproducibility. Metrics to monitor model performance and a causal explainability functionality are developed to further increase clinical trust and inform on possible failures and errors. A roadmap for AI models certification is defined, interacting with regulatory authorities, thus contributing to a European regulatory roadmap for validating the effectiveness of AI-based models for clinical decision making.

Role of the Champalimaud Foundation in the project

The Computational Clinical Imaging Group will be responsible for the development of a Master Model using the bulk of retrospective imaging data (WP5), while it will develop one of the Vendor specific models (Philips) (WP6). In addition, it will participate in the distributed learning to develop the final Vendor neutral model. Individual AI models will be developed to detect cancer with high accuracy, to characterize it according to its biological aggressiveness and to predict the risk of tumor recurrence, of treatment response in case of radiation therapy and of radiation-induced urinary toxicity. To help developing the AI models, the Urology and Pathology Units will provide clinical, pathology and imaging data, as well as clinical outcomes of approximately 300 patients with prostate cancer. These models will then be validated and tested by CCC’s units, using approximately 150 prospective cases per year. CCIG in collaboration with Urology, Radiology and Pathology units of CF will be the only partner in the consortium to run a subproject concerning 100 patients that will undergo radical prostatectomy, where imaging and digital histopathology will be compared side by side using individualized molds produced with a 3D printer, to perform biological validation of the models using digital histopathology as the ground truth. In addition it will be involved in management and coordination (WP1), scientifically coordinating the project, in ethical and legal aspects (WP2), in dissemination and communication actions (WP3), in the infrastructure design (WP4) and has a minor role in the exploitation of the project (WP8).