Development of diagnostic solutions based on artificial intelligence technologies that could predict the long-term effectiveness of lung cancer immunotherapy (Q3056468)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3056468 in Latvia
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development of diagnostic solutions based on artificial intelligence technologies that could predict the long-term effectiveness of lung cancer immunotherapy |
Project Q3056468 in Latvia |
Statements
475,841.71 Euro
0 references
675,182.83 Euro
0 references
70.48 percent
0 references
1 April 2021
0 references
31 March 2022
0 references
SIA "Aimuno"
0 references
56°55'36.37"N, 24°5'34.84"E
0 references
56°57'48.10"N, 24°7'52.68"E
0 references
AImuno SIA sadarbībā ar Latvijas Universitāti iesniedz saimniecisku projektu, kurā starpdisciplināra patoloģijas, bioloģijas, bioinformātikas, datu zinātnes, un mākslīga intelekta zinātnieku komanda ir nokomplektēta ar mērķi veikt uz mākslīgā intelekta tehnoloģijām balstīta diagnostikas risinājuma izstrāde, kas varētu prognozēt plaušu vēža imūnterapijas ilgtermiņa efektivitāti. Izvirzītais mērķis tiks sasniegts, Projektā veicot rūpniecisko pētījumu un eksperimentālo izstrādi, tiks izstrādāta jaunu kombinētu biomarķieru tehnoloģija, kas ietvertu galvenās esošās reakcijas prognozēšanas metodes III un IV stadijas plaušu vēža pacientiem, ieskaitot tādas metodes kā(a) AI / datora redzes imūnhistoķīmijas (IHC) attēlu analīze;(b) nākamās paaudzes sekvencēšanas (NGS) analīze audzēja genomam un transkriptomam;(c) AI / mašīnmācības (ML) pacientu klīnisko datu analīze.Projekts atbilst šādai saimnieciskajai darbībai saskaņā ar NACE 2.0 klasifikāciju – Datorprogrammēšana, konsultēšana un saistītas darbības (62.01). Saskaņā ar klasifikāciju un sadalījumu pēc pētniecības un izstrādes jomām pašreizējais priekšlikums atbilst OECD (FORD) – 1.Dabas zinātņu apakš sadaļai 1.2. Datorzinātnes un informācija zinātnes, kā arī 3.MAdicīnas un veselības zinātņu apakš sadaļai 3.4. Medicīnas biotehnoloģijas. Saskaņā ar pasākuma (1.1.1.1.) mērķi, projektam ir tiešs ieguldījums Latvijas viedās specializācijas (RIS 3) stratēģijā, jo īpaši veicot ieguldījumu divās RIS3 jomās: 2. biomedicīna, medicīnas tehnoloģijas, biofarmaceitoloģija un biotehnoloģijas (izveidojot jaunu pieeju plaušu vēža globālās problēmas risināšanai, identificējot un izolējot īpašus biomarķierus, lai nodrošinātu jaunu tehnoloģiju attīstību), un 5. informācijas un komunikāciju tehnoloģijas (izveidojot vismaz vienu jaunu mākslīgā intelekta risinājumu, lai atvieglotu medicīnas profesionāļu darbu ar vismaz vienu jaunu individualizētu, uzticamu prognozēšanas tehnoloģiju). Projektā ir izstrādātas sešas aktivitātes: (1) zinātniskās literatūras un patentu izpēte, (2) piekļuve datiem un datu kopas pabeigšana, (3) tehnoloģiju izstrāde, (4) tehnoloģiju novērtēšana darbības vidē, (5) tehnoloģiju optimizācija un ( 6) informācijas izplatīšana.Projektā tiks sasniegti šādi rezultāti: (1) Jauno pētnieku (PLE) skaits atbalstītajās vienībās: 5,16, (2) zinātnisko rakstu oriģināli, kas publicēti žurnālos vai konferenču rakstu krājumos, kas iekļauti zinātnes tīklā vai SCOPUS (A vai B ) datu bāzē, kuru citēšanas indekss sasniedz vismaz 50% no nozares vidējā citēšanas indeksa: 2, (3) izstrādāta viena jauna tehnoloģija; (4) kopējie privātie ieguldījumi pētniecībā un attīstībā: EUR 199 341,12 (tais skaitā mazināta pieprasītā publiskā atbalsta intensitāte); (5) projekts ir privātā sektora sadarbības projekts ar pētniecības iestādi, un (6) projektā tiks iesaistīti jaunie zinātnieki, kas pilnveidos savu kompetence, ar kopējējo PLE 2,25.Projekts sāksies 2021. gada 1. aprīlī un tiks īstenots 12 mēnešu laikā.Projekta kopējās attiecināmās izmaksas ir EUR 675 182,83 un ERAF līdzfinansējums ir EUR 475 841,71 apmērā.Atslēgas vārdi: mašīnmācīšanās, datorredze, nākamās paaudzes sekvencēšana, biomarķieri, plaušu vēzis. (Latvian)
0 references
AImuno SIA in cooperation with the University of Latvia submits an economic project in which a team of scientists of interdisciplinary pathology, biology, bioinformatics, data science and artificial intelligence is equipped with the aim to develop a diagnostic solution based on artificial intelligence technologies that could predict the long-term effectiveness of lung cancer immunotherapy. The proposed objective will be achieved through industrial research and experimental development of the project to develop new combined biomarker technology that includes key predictive methods of response in patients with stage III and IV lung cancer, including methods such as AI/computer visual immunohistochemistry (IHC) imaging;(b) next generation sequencing (NGS) analysis for tumour genome and transcripttom;(c) AI/computer visual immunohistochemistry (IHC) imaging;(b) next generation sequencing (NGS) analysis for tumour genome and transcripttom;(c) AI/computer visual immunohistochemistry (IHC) imaging (b) next generation sequencing (NGS) analysis for tumour genome and transcripttom;(c) AI/computation-related patient-related performance analysis (b) next generation sequencing (NGS) for tumour genome and transcripttom;(c) AI/computation-related patient-related performance analysis (b) for the next generation sequencing (NGS) for tumour genome and transcripttom;(c) AI/computation-related patient-related performance analysis according to clinical design.2.0. According to the classification and breakdown of R & D areas, the current proposal corresponds to OECD (FORD) – Subsection 1 of Nature Sciences 1.2. Computer sciences and information sciences, as well as Subsection 3 of the Medical Sciences and Health Sciences 3.4. Medical biotechnology. In line with the objective of the action (1.1.1.1), the project contributes directly to the Latvian smart specialisation (RIS 3) strategy, in particular by contributing to two areas of RIS3: 2. biomedicine, medical technologies, biopharmaceuticals and biotechnologies (developing a new approach to solving the global problem of lung cancer, identifying and insulating specific biomarkers for the development of new technologies) and 5. Information and communication technologies (developing at least one new artificial intelligence solution to facilitate the work of medical professionals with at least one new, reliable forecasting technology). The project has developed six activities: (1) Research of scientific literature and patents, (2) access to data and completion of data set, (3) technological development, (4) technology evaluation in the operational environment, (5) technology optimisation and (6) information dissemination.The project will achieve the following results: (1) Number of young researchers (FTEs) in supported entities: 5,16, (2) original scientific articles published in journals or conference books incorporated in a scientific network or in a SCOPUS (A or B) database whose citation index reaches at least 50 % of the industry average citation index: 2, (3) one new technology developed; (4) Total private investment in R & D: EUR 199 341,12 (including reduced intensities of the public aid applied for); (5) The project is a private sector cooperation project with a research institution, and (6) the project will involve young scientists who will develop their competence with the co-operating PLE 2,25.The project will start on 1 April 2021 and will be implemented within 12 months.The project’s total eligible costs are EUR 675 182.83 and ERDF co-financing is EUR 475 841,71. Machine learning, computer vision, next generation sequencing, biomarkers, lung cancer. (English)
15 July 2021
0.9375252141373784
0 references
AImuno SIA, en coopération avec l’Université de Lettonie, présente un projet économique dans lequel une équipe de pathologies interdisciplinaires, de biologie, de bioinformatique, de science des données et d’intelligence artificielle est complète dans le but de développer des solutions diagnostiques basées sur les technologies de l’intelligence artificielle, qui pourraient prédire l’efficacité à long terme de l’immunothérapie pour le cancer du poumon. Cet objectif sera atteint grâce à la recherche industrielle et au développement expérimental visant à mettre au point une nouvelle technologie combinée de biomarqueurs qui intègre les principales méthodes existantes de prédiction des réponses pour les patients atteints d’un cancer du poumon de stade III et IV, y compris des méthodes telles que a) l’analyse d’images de l’IA/de l’immunohistochimie de vision par ordinateur (IHC); b) l’analyse du séquençage de la prochaine génération (NGS) pour le génome tumoral et la transcriptomie; c) l’analyse des données cliniques des patients atteints d’IA/apprentissage automatique (ML).Le projet correspond à l’activité économique suivante selon la classification NACE 2.0 — Programmation informatique, conseil et activités connexes (62.01). Selon la classification et la ventilation par domaine de R & D, la proposition actuelle est conforme à la sous-section 1.2 de l’OCDE (FORD) des sciences naturelles. Sciences de l’informatique et de l’information, ainsi que sous-section 3.4 de la médecine et des sciences de la santé. Biotechnologies médicales. Conformément à l’objectif de la mesure (1.1.1.1.), le projet apporte une contribution directe à la stratégie lettone de spécialisation intelligente (RIS 3), notamment en investissant dans deux domaines RIS3: 2. Biomédecine, technologies médicales, biopharmaceutologie et biotechnologies (développer une nouvelle approche pour s’attaquer au problème mondial du cancer du poumon, identifier et isoler des biomarqueurs spéciaux pour assurer le développement de nouvelles technologies) et 5. Technologies de l’information et de la communication (création d’au moins une nouvelle solution d’intelligence artificielle pour faciliter le travail des professionnels de la santé avec au moins une nouvelle technologie de prévision personnalisée et fiable). Le projet a mis au point six activités: 1) la recherche sur la littérature scientifique et les brevets, 2) l’accès aux données et l’achèvement de l’ensemble de données, 3) le développement technologique, 4) l’évaluation de la technologie dans l’environnement opérationnel, 5) l’optimisation technologique et (6) la diffusion de l’information.Le projet permettra d’obtenir les résultats suivants: (1) Nombre de jeunes chercheurs (ETP) dans les unités subventionnées: 5,16, (2) articles scientifiques originaux publiés dans des revues ou des documents de conférence contenus dans un réseau scientifique ou dans la base de données SCOPUS (A ou B) dont l’indice de citation atteint au moins 50 % de l’indice moyen des citations de l’industrie: 2, (3) une nouvelle technologie développée; (4) Total des investissements privés dans la recherche et le développement: 199 341,12 EUR (cela comprend une réduction de l’intensité de l’aide publique demandée); (5) le projet est un projet de coopération du secteur privé avec un établissement de recherche et (6) impliquera de jeunes scientifiques qui amélioreront leur expertise avec le total de 2,25 PLE.Le projet débutera le 1er avril 2021 et sera mis en œuvre dans un délai de 12 mois.Le total des coûts éligibles du projet s’élève à 675 282,83 EUR et le cofinancement du FEDER s’élève à 475 841,71 EUR. apprentissage automatique, vision informatique, séquençage de la prochaine génération, biomarqueurs, cancer du poumon. (French)
25 November 2021
0 references
AImuno SIA legt in Zusammenarbeit mit der Universität Lettland ein Wirtschaftsprojekt vor, in dem ein Team aus interdisziplinären Pathologien, Biologie, Bioinformatik, Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz Wissenschaftlern mit dem Ziel der Entwicklung von diagnostischen Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz, die die langfristige Wirksamkeit der Immuntherapie bei Lungenkrebs vorhersagen könnten, abgeschlossen sind. Dieses Ziel wird durch industrielle Forschung und experimentelle Entwicklung erreicht, um eine neue kombinierte Biomarkertechnologie zu entwickeln, die die wichtigsten bestehenden Methoden zur Vorhersage der Reaktion für Patienten mit Lungenkrebs der Stufe III und IV umfasst, einschließlich Methoden wie a) AI/Computer Vision Immunohistochemistry (IHC) Bildanalyse; b) Analyse der nächsten Generation Sequencing (NGS) für Tumorgenom und Transkriptomie; c) Analyse klinischer Daten von KI/Maschinenlern (ML) Patienten.Das Projekt entspricht der folgenden wirtschaftlichen Aktivität gemäß der NACE 2.0 Klassifikation – Computerprogrammierung, Beratung und damit zusammenhängende Tätigkeiten (62.01). Gemäß der Klassifizierung und Aufschlüsselung nach FuE-Bereichen steht der vorliegende Vorschlag im Einklang mit der OECD (FORD) – Unterabschnitt 1.2 der Naturwissenschaften. Informatik und Informationswissenschaften sowie Unterabschnitt 3.4 von Madicine und Gesundheitswissenschaften. Medizinische Biotechnologien. Im Einklang mit dem Ziel der Maßnahme (1.1.1.1.) leistet das Projekt einen direkten Beitrag zur lettischen Strategie für intelligente Spezialisierung (RIS 3), insbesondere durch Investitionen in zwei RIS3-Bereiche: 2. Biomedizin, medizinische Technologien, Biopharmazeutologie und Biotechnologien (Entwicklung eines neuen Ansatzes zur Bewältigung des globalen Problems von Lungenkrebs, Identifizierung und Isolierung spezieller Biomarker zur Gewährleistung der Entwicklung neuer Technologien) und 5. Informations- und Kommunikationstechnologien (die mindestens eine neue Lösung für künstliche Intelligenz schaffen, um die Arbeit von Ärzten mit mindestens einer neuen personalisierten, zuverlässigen Prognosetechnologie zu erleichtern). Das Projekt hat sechs Aktivitäten entwickelt: (1) Forschung über wissenschaftliche Literatur und Patente, (2) Zugang zu Daten und Vervollständigung des Datensatzes, (3) Technologieentwicklung, (4) Technologiebewertung im betrieblichen Umfeld, (5) Technologieoptimierung und (6) Verbreitung von Informationen. Das Projekt wird folgende Ergebnisse erzielen: (1) Zahl der jungen Forscher (FTEs) in unterstützten Einheiten: 5,16, (2) Originale wissenschaftliche Artikel, die in Zeitschriften oder Konferenzpapieren in einem wissenschaftlichen Netzwerk oder in der Datenbank SCOPUS (A oder B) veröffentlicht werden, deren Zitierungsindex mindestens 50 % des durchschnittlichen Index des Wirtschaftszweigs erreicht: 2, (3) eine neue Technologie entwickelt; (4) Privatinvestitionen in Forschung und Entwicklung insgesamt: 199 341,12 EUR (dies schließt eine Verringerung der Intensität der beantragten staatlichen Beihilfe ein); (5) Das Projekt ist ein privatwirtschaftliches Kooperationsprojekt mit einer Forschungseinrichtung und (6) wird junge Wissenschaftler einbeziehen, die ihr Fachwissen mit der gesamten PLE 2.25 verbessern werden.Das Projekt beginnt am 1. April 2021 und wird innerhalb von 12 Monaten durchgeführt. Die förderfähigen Gesamtkosten des Projekts betragen 675 182,83 EUR und die EFRE-Kofinanzierung beläuft sich auf 4 758 841,71 EUR. maschinelles Lernen, Computervision, Sequenzierung der nächsten Generation, Biomarker, Lungenkrebs. (German)
28 November 2021
0 references
AImuno SIA, in samenwerking met de Universiteit van Letland, dient een economisch project in waarin een team van interdisciplinaire pathologieën, biologie, bio-informatica, data science en kunstmatige intelligentie wetenschappers worden voltooid met als doel diagnostische oplossingen te ontwikkelen op basis van artificiële intelligentietechnologieën, die de doeltreffendheid op lange termijn van immunotherapie voor longkanker kunnen voorspellen. Deze doelstelling zal worden bereikt door middel van industrieel onderzoek en experimentele ontwikkeling om een nieuwe gecombineerde biomarkertechnologie te ontwikkelen waarin de belangrijkste bestaande responsvoorspellingsmethoden voor patiënten met fase III en IV longkanker zijn opgenomen, met inbegrip van methoden zoals a) beeldanalyse van AI/computer vision immunohistochemistry (IHC);b) volgende generatie sequencing (NGS)-analyse voor tumorgenoom en transcriptomie; c) analyse van klinische gegevens van AI/machine-learning (ML) patiënten.Het project stemt overeen met de volgende economische activiteit volgens de NACE 2.0-classificatie — Computerprogrammering, advisering en aanverwante activiteiten (62.01). Volgens de indeling en indeling naar O & O-domein is het huidige voorstel in overeenstemming met de OESO (FORD) — subparagraaf 1.2 van Natuurwetenschappen. Informatica en informatiewetenschappen, alsmede subparagraaf 3.4 van de Madicine- en Gezondheidswetenschappen. Medische biotechnologie. Overeenkomstig de doelstelling van de maatregel (1.1.1.1.) levert het project een directe bijdrage aan de Letse strategie voor slimme specialisatie (RIS 3), met name door te investeren in twee RIS3-gebieden: 2. Biogeneeskunde, medische technologieën, biofarmaceutologie en biotechnologie (ontwikkeling van een nieuwe aanpak van het wereldwijde probleem van longkanker, identificatie en isolatie van speciale biomarkers om de ontwikkeling van nieuwe technologieën te waarborgen), en 5. Informatie- en communicatietechnologieën (het creëren van ten minste één nieuwe kunstmatige intelligentieoplossing om het werk van medische professionals te vergemakkelijken met ten minste één nieuwe gepersonaliseerde, betrouwbare voorspellingstechnologie). Het project heeft zes activiteiten ontwikkeld: (1) onderzoek naar wetenschappelijke literatuur en octrooien, (2) toegang tot gegevens en voltooiing van de gegevensverzameling, 3) technologische ontwikkeling, (4) technologische beoordeling in de operationele omgeving, (5) technologische optimalisatie en (6) verspreiding van informatie. Het project zal de volgende resultaten bereiken: (1) Aantal jonge onderzoekers (VTE’s) in ondersteunde eenheden: 5,16, (2) originele wetenschappelijke artikelen gepubliceerd in tijdschriften of conferentiedocumenten in een wetenschappelijk netwerk of in de databank van SCOPUS (A of B) waarvan de citatie-index ten minste 50 % van de gemiddelde aanhalingsindex van de industrie bereikt: 2, (3) één nieuwe ontwikkelde technologie; (4) Totale particuliere investeringen in onderzoek en ontwikkeling: 199 341,12 EUR (dit omvat een verlaging van de intensiteit van de aangevraagde overheidssteun); (5) het project is een samenwerkingsproject uit de particuliere sector met een onderzoeksinstelling en (6) zal jonge wetenschappers betrekken die hun expertise zullen verbeteren met het totale PLE 2.25.Het project gaat van start op 1 april 2021 en zal binnen 12 maanden worden uitgevoerd. De totale subsidiabele kosten van het project bedragen 675 182,83 EUR en de medefinanciering uit het EFRO bedraagt 455 841,71 EUR. machine learning, computer visie, volgende generatie sequencing, biomarkers, longkanker. (Dutch)
28 November 2021
0 references
AImuno SIA, in collaborazione con l'Università di Lettonia, presenta un progetto economico in cui un team di patologie interdisciplinari, biologia, bioinformatica, scienza dei dati e scienziati dell'intelligenza artificiale sono completi con l'obiettivo di sviluppare soluzioni diagnostiche basate su tecnologie di intelligenza artificiale, che potrebbero prevedere l'efficacia a lungo termine dell'immunoterapia per il cancro ai polmoni. Questo obiettivo sarà raggiunto attraverso la ricerca industriale e lo sviluppo sperimentale per sviluppare una nuova tecnologia combinata di biomarcatori che incorpori i principali metodi di previsione della risposta esistenti per i pazienti con carcinoma polmonare di fase III e IV, compresi metodi quali (a) l'analisi dell'immagine dell'immunoistochimica AI/visione computerizzata (IHC);b) l'analisi di sequenziamento di nuova generazione (NGS) per il genoma tumorale e la trascrizione; (c) l'analisi dei dati clinici dei pazienti affetti da IA/apprendimento macchina (ML). Il progetto corrisponde alla seguente attività economica secondo la classificazione NACE 2.0 — Programmazione informatica, consulenza e attività correlate (62.01). In base alla classificazione e alla ripartizione per settore R & S, l'attuale proposta è in linea con la sottosezione 1.2 delle scienze naturali dell'OCSE (FORD). Informatica e scienze dell'informazione, nonché sottosezione 3.4 di madicina e scienze della salute. Biotecnologie mediche. In linea con l'obiettivo della misura (1.1.1.1.), il progetto apporta un contributo diretto alla strategia lettone di specializzazione intelligente (RIS 3), in particolare investendo in due aree RIS3: 2. Biomedicina, tecnologie mediche, biofarmaceutologia e biotecnologie (sviluppare un nuovo approccio per affrontare il problema globale del cancro ai polmoni, identificare e isolare biomarcatori speciali per garantire lo sviluppo di nuove tecnologie) e 5. Tecnologie dell'informazione e della comunicazione (creazione di almeno una nuova soluzione di intelligenza artificiale per facilitare il lavoro dei professionisti del settore medico con almeno una nuova tecnologia di previsione personalizzata e affidabile). Il progetto ha sviluppato sei attività: (1) ricerca sulla letteratura scientifica e sui brevetti, 2) accesso ai dati e completamento del set di dati, 3) sviluppo tecnologico, 4) valutazione tecnologica nell'ambiente operativo, (5) ottimizzazione tecnologica e (6) diffusione delle informazioni. Il progetto conseguirà i seguenti risultati: (1) Numero di giovani ricercatori (ETP) nelle unità beneficiarie: 5,16, (2) articoli scientifici originali pubblicati in riviste o articoli di conferenza contenuti in una rete scientifica o nella banca dati SCOPUS (A o B) il cui indice di citazione raggiunge almeno il 50 % dell'indice medio di citazione del settore: 2, (3) una nuova tecnologia sviluppata; (4) Totale degli investimenti privati in ricerca e sviluppo: 199 341,12 EUR (compresa una riduzione dell'intensità dell'aiuto pubblico richiesto); (5) il progetto è un progetto di cooperazione del settore privato con un istituto di ricerca e (6) coinvolgerà giovani scienziati che miglioreranno le loro competenze con il PLE 2,25 totale. Il progetto inizierà il 1º aprile 2021 e sarà attuato entro 12 mesi. I costi totali ammissibili del progetto ammontano a 675 182,83 EUR e il cofinanziamento del FESR è di 475 841,71 EUR. apprendimento automatico, visione informatica, sequenziamento di nuova generazione, biomarcatori, cancro ai polmoni. (Italian)
11 January 2022
0 references
AImuno SIA, en cooperación con la Universidad de Letonia, presenta un proyecto económico en el que un equipo de patologías interdisciplinarias, biología, bioinformática, ciencia de datos e inteligencia artificial se completa con el objetivo de desarrollar soluciones diagnósticas basadas en tecnologías de inteligencia artificial, que podrían predecir la eficacia a largo plazo de la inmunoterapia para el cáncer de pulmón. Este objetivo se logrará a través de la investigación industrial y el desarrollo experimental para desarrollar una nueva tecnología combinada de biomarcadores que incorpore los principales métodos de predicción de respuesta existentes para pacientes con cáncer de pulmón en estadio III y IV, incluidos métodos como: a) análisis de imágenes de inmunohistoquímica de la IA/visión informática (IHC); b) análisis de secuenciación de próxima generación (NGS) para genoma tumoral y transcriptomía; c) análisis de datos clínicos de pacientes con IA/maquina-aprendizaje (ML). El proyecto corresponde a la siguiente actividad económica de acuerdo con la clasificación NACE 2.0 — Programación informática, asesoramiento y actividades conexas (62.01). Según la clasificación y el desglose por ámbitos de I+D, la propuesta actual está en consonancia con la subsección 1.2 de la OCDE (FORD) de Ciencias Naturales. Ciencias de la computación y de la información, así como la subsección 3.4 de la madicina y las ciencias de la salud. Biotecnologías médicas. En consonancia con el objetivo de la medida (1.1.1.1.), el proyecto tiene una contribución directa a la estrategia de especialización inteligente letona (RIS 3), en particular invirtiendo en dos áreas RIS3: 2. Biomedicina, tecnologías médicas, biofarmaceutología y biotecnologías (desarrollar un nuevo enfoque para abordar el problema mundial del cáncer de pulmón, identificar y aislar biomarcadores especiales para garantizar el desarrollo de nuevas tecnologías) y 5. Tecnologías de la información y la comunicación (creación de al menos una nueva solución de inteligencia artificial para facilitar el trabajo de los profesionales médicos con al menos una nueva tecnología de predicción personalizada y fiable). El proyecto ha desarrollado seis actividades: 1) investigación sobre literatura científica y patentes, 2) acceso a los datos y finalización del conjunto de datos, 3) desarrollo tecnológico, 4) evaluación de la tecnología en el entorno operativo, 5) optimización de la tecnología y 6) difusión de información. El proyecto logrará los siguientes resultados: (1) Número de jóvenes investigadores en unidades subvencionadas: 5,16, (2) artículos científicos originales publicados en revistas o artículos de conferencia contenidos en una red científica o en la base de datos SCOPUS (A o B) cuyo índice de citación alcance al menos el 50 % del índice de citación promedio de la industria: 2, (3) una nueva tecnología desarrollada; (4) Total de la inversión privada en investigación y desarrollo: 199 341,12 EUR (esto incluye una reducción de la intensidad de la ayuda pública solicitada); (5) el proyecto es un proyecto de cooperación del sector privado con una institución de investigación y (6) contará con la participación de jóvenes científicos que mejorarán su experiencia con el total de PLE 2,25.El proyecto comenzará el 1 de abril de 2021 y se ejecutará en un plazo de 12 meses. Los costes subvencionables totales del proyecto ascienden a 675 118,83 EUR y la cofinanciación del FEDER asciende a 475 841,71 EUR. aprendizaje automático, visión informática, secuenciación de próxima generación, biomarcadores, cáncer de pulmón. (Spanish)
12 January 2022
0 references
AImuno SIA koostöös Läti ülikooliga esitab majandusprojekti, milles interdistsiplinaarse patoloogia, bioloogia, bioinformaatika, andmeteaduse ja tehisintellekti teadlaste meeskond on varustatud eesmärgiga töötada välja tehisintellekti tehnoloogiatel põhinev diagnostiline lahendus, mis võiks ennustada kopsuvähi immunoteraapia pikaajalist efektiivsust. Kavandatud eesmärk saavutatakse uue kombineeritud biomarkeritehnoloogia väljatöötamise rakendusuuringute ja tootearendusega, mis hõlmab peamisi ennetavaid reageerimismeetodeid III ja IV faasi kopsuvähiga patsientidel, sealhulgas selliseid meetodeid nagu AI/arvuti visuaalne immunohistokeemia (IHC) pildistamine;b) kasvaja genoomi ja transkripttoomi järgmise põlvkonna sekveneerimisanalüüs;c) AI/arvuti visuaalne immunohistokeemia (IHC) pildistamine; b) kasvaja genoomi ja transkripttoomi järgmise põlvkonna sekveneerimise (NGS) analüüs;c) AI/arvuti visuaalne immunohistokeemia (IHC) pildistamine, b) kasvaja genoomi ja transkripttoomi järgmise põlvkonna sekveneerimise (NGS) analüüs; c) tehisintellekti/arvutiga seotud patsiendiga seotud jõudlusanalüüs b) kasvaja genoomi ja transkripttoomi järgmise põlvkonna sekveneerimine (NGS); c) AI/arvutiga seotud patsiendiga seotud toimivusanalüüs b) kasvaja genoomi ja transkripttoomi järgmise põlvkonna sekveneerimise (NGS) jaoks;c) AI/arvutiga seotud patsiendiga seotud toimivusanalüüs vastavalt kliinilisele ülesehitusele.2.0. Vastavalt R & D alade liigitusele ja jaotusele vastab käesolev ettepanek OECD (FORD) loodusteaduste punkti 1.2 1. alajaole. Arvutiteadused ja infoteadused, samuti alajagu 3 Medical Sciences ja Health Sciences 3.4. Meditsiiniline biotehnoloogia. Kooskõlas meetme (1.1.1.1) eesmärgiga aitab projekt otseselt kaasa Läti aruka spetsialiseerumise (RIS 3) strateegiale, aidates eelkõige kaasa RIS3 kahele valdkonnale: 2. biomeditsiin, meditsiinitehnoloogia, biofarmatseutilised ravimid ja biotehnoloogiad (uue lähenemise väljatöötamine kopsuvähi ülemaailmse probleemi lahendamiseks, konkreetsete biomarkerite tuvastamine ja isoleerimine uute tehnoloogiate arendamiseks) ja 5. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogia (mis töötab välja vähemalt ühe uue tehisintellektilahenduse, et hõlbustada meditsiinitöötajate tööd vähemalt ühe uue usaldusväärse prognoositehnoloogia abil). Projekti raames on välja töötatud kuus tegevust: (1) Teaduskirjanduse ja patentide uurimine, 2) andmetele juurdepääs ja andmekogumi koostamine, 3) tehnoloogia areng, 4) tehnoloogia hindamine tegevuskeskkonnas, 5) tehnoloogia optimeerimine ja 6) teabe levitamine.Projektiga saavutatakse järgmised tulemused: (1) Noorte teadlaste arv toetatavates üksustes: 5,16, 2) teadusvõrgustikus või SCOPUSe (A või B) andmebaasis sisalduvates ajakirjades või konverentsiraamatutes avaldatud teadusartiklid, mille tsitaadiindeks moodustab vähemalt 50 % tööstusharu keskmisest tsitaadiindeksist: 2, 3) üks uus tehnoloogia; (4) Erainvesteeringute kogusumma R & D: 199 341,12 eurot (sealhulgas taotletud riigiabi vähendatud osatähtsus); (5) Projekt on erasektori koostööprojekt teadusasutusega ja (6) projekti kaasatakse noori teadlasi, kes arendavad oma pädevust koostööd tegeva PLE 2,25 abil. Projekt algab 1. aprillil 2021 ja viiakse ellu 12 kuu jooksul.Projekti abikõlblikud kogukulud on 675 182,83 eurot ja ERFi kaasrahastamine 475 841,71 eurot. Masinõpe, arvutinägemine, järgmise põlvkonna järjestus, biomarkerid, kopsuvähk. (Estonian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA, bendradarbiaudama su Latvijos universitetu, pristato ekonominį projektą, kuriame tarpdisciplininės patologijos, biologijos, bioinformatikos, duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto mokslininkų komanda aprūpinta tikslu sukurti dirbtinio intelekto technologijomis pagrįstą diagnostikos sprendimą, kuris galėtų numatyti ilgalaikį plaučių vėžio imunoterapijos veiksmingumą. Siūlomas tikslas bus pasiektas vykdant pramoninius mokslinius tyrimus ir eksperimentinę projekto plėtrą, siekiant sukurti naują kombinuotą biologinio žymens technologiją, kuri apimtų pagrindinius prognozuojamuosius atsako metodus pacientams, sergantiems III ir IV stadijos plaučių vėžiu, įskaitant tokius metodus kaip dirbtinio intelekto/kompiuterinės vizualinės imunohistochemijos (IHC) vaizdavimas; b) naujos kartos sekos (NGS) analizė naviko genomo ir transkripttomo atžvilgiu; c) dirbtinio intelekto/kompiuterinės vizualinės imunohistochemijos (IHC) vaizdavimas; b) naujos kartos naviko genomo ir transkripttomo sekos nustatymo (NGS) analizė; c) dirbtinio intelekto/kompiuterinės vizualinės imunohistochemijos (IHC) vaizdavimas; b) naujos kartos naviko genomo ir transkripttomo sekos nustatymo (NGS) analizė; c) su dirbtiniu intelektu/skaičiavimu susijusi pacientų veiksmingumo analizė, b) naujos kartos naviko genomo ir transkripttomo sekos nustatymas (NGS); c) su PG/kompiuterija susijusi pacientų veiksmingumo analizė (b) naujos kartos naviko genomo ir transkripttomo sekos nustatymui (NGS);c) su AI/kompiuterija susijusi pacientų veiksmingumo analizė pagal klinikinį planą.2.0. Atsižvelgiant į MTTP sričių klasifikaciją ir suskirstymą, dabartinis pasiūlymas atitinka EBPO (FORD) 1 poskirsnį gamtos mokslų 1.2. Informatikos ir informaciniai mokslai, taip pat 3 poskirsnis medicinos mokslų ir sveikatos mokslų 3.4. Medicininės biotechnologijos. Atsižvelgiant į veiksmo tikslą (1.1.1.1), projektu tiesiogiai prisidedama prie Latvijos pažangiosios specializacijos (RIS 3) strategijos, visų pirma prisidedant prie dviejų RIS3 sričių: 2. biomedicina, medicinos technologijos, biofarmacijos ir biotechnologijos (naujas požiūris į pasaulinės plaučių vėžio problemos sprendimą, konkrečių biologinių žymenų nustatymas ir izoliavimas naujų technologijų plėtrai) ir 5. Informacinės ir ryšių technologijos (parengti bent vieną naują dirbtinio intelekto sprendimą, kad būtų palengvintas bent vienos naujos patikimos prognozavimo technologijos medicinos specialistų darbas). Įgyvendinant projektą buvo parengtos šešios veiklos sritys: (1) mokslinės literatūros ir patentų tyrimai, 2) prieiga prie duomenų ir duomenų rinkinio užbaigimas, 3) technologinė plėtra, 4) technologijų vertinimas operacinėje aplinkoje, 5) technologijų optimizavimas ir 6) informacijos sklaida. Projektas pasieks šiuos rezultatus: (1) Jaunų mokslo darbuotojų (etato ekvivalentų) skaičius remiamuose subjektuose: 5,16, 2) originalūs moksliniai straipsniai, paskelbti mokslo tinkle arba SCOPUS (A arba B) duomenų bazėje paskelbtuose žurnaluose ar konferencijų knygose, kurių citavimo indeksas siekia bent 50 % vidutinio pramonės citavimo indekso: 2, 3) sukurta viena nauja technologija; (4) Bendros privačios investicijos į MTTP; D: 199 341,12 EUR (įskaitant sumažintą prašomos viešosios pagalbos intensyvumą); (5) Projektas yra privataus sektoriaus bendradarbiavimo su mokslinių tyrimų institucija projektas ir (6) projekte dalyvaus jauni mokslininkai, kurie ugdys savo kompetenciją bendradarbiaudami su PLE 2,25. Projektas prasidės 2021 m. balandžio 1 d. ir bus įgyvendintas per 12 mėnesių. Bendros projekto tinkamos finansuoti išlaidos yra 675 882,83 EUR, o ERPF bendras finansavimas yra 475 841,71 EUR. Mašinų mokymasis, kompiuterio vizija, naujos kartos sekos nustatymas, biologiniai žymenys, plaučių vėžys. (Lithuanian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA u suradnji sa Sveučilištem u Latviji podnosi gospodarski projekt u kojem je tim znanstvenika interdisciplinarne patologije, biologije, bioinformatike, znanosti o podacima i umjetne inteligencije opremljen s ciljem razvoja dijagnostičkog rješenja temeljenog na tehnologijama umjetne inteligencije koje bi moglo predvidjeti dugoročnu učinkovitost imunoterapije raka pluća. Predloženi cilj ostvarit će se industrijskim istraživanjem i eksperimentalnim razvojem projekta za razvoj nove kombinirane tehnologije biomarkera koja uključuje ključne prediktivne metode odgovora u bolesnika s rakom pluća faze III i IV, uključujući metode kao što su snimanje umjetne inteligencije/računalna vizualna imunohistokemija (IHC); (b) analiza sekvenciranja sljedeće generacije (NGS) za tumorski genom i transkripttom; (c) slika umjetne inteligencije/računalna vizualna imunohistokemija (IHC); (b) analiza sekvenciranja sljedeće generacije (NGS) za tumorski genom i transkripttom; (c) slika umjetne inteligencije/računalna vizualna imunohistokemija (IHC) (b) analiza sekvenciranja sljedeće generacije (NGS) za tumorski genom i transkripttom; (c) analiza učinkovitosti pacijenta povezana s umjetnom inteligencijom/računalom (b) sekvenciranje sljedeće generacije (NGS) za tumorski genom i transkripttom; (c) analiza učinkovitosti pacijenta povezana s umjetnom inteligencijom/računacijom (b) za sekvenciranje sljedeće generacije (NGS) za tumorski genom i transkriptom; (c) analiza učinkovitosti pacijenta povezana s umjetnom inteligencijom/računacijom u skladu s kliničkim dizajnom.2.0. U skladu s klasifikacijom i raščlambom područja istraživanja i razvoja, trenutačni prijedlog odgovara OECD-u (FORD) – pododjeljku 1. znanosti o prirodi 1.2. Računalne znanosti i informacijske znanosti, kao i pododjeljak 3. medicinskih i zdravstvenih znanosti 3.4. Medicinska biotehnologija. U skladu s ciljem mjere (11.1.1.), projektom se izravno pridonosi latvijskoj strategiji pametne specijalizacije (RIS 3), posebno doprinosom dvama područjima strategija RIS3: 2. biomedicina, medicinske tehnologije, biofarmaceutici i biotehnologije (razvoj novog pristupa rješavanju globalnog problema raka pluća, identificiranje i izolacija specifičnih biomarkera za razvoj novih tehnologija) i 5. Informacijske i komunikacijske tehnologije (razvoj barem jednog novog rješenja umjetne inteligencije kako bi se olakšao rad medicinskih stručnjaka s najmanje jednom novom, pouzdanom tehnologijom predviđanja). U okviru projekta razvijeno je šest aktivnosti: (1) Istraživanje znanstvene literature i patenata, (2) pristup podacima i dovršenje skupa podataka, (3) tehnološki razvoj, (4) evaluacija tehnologije u operativnom okruženju, (5) optimizacija tehnologije i (6) širenje informacija. Projekt će postići sljedeće rezultate: (1) Broj mladih istraživača (EPRV) u subjektima kojima je dodijeljena potpora: 5,16, (2) izvorni znanstveni članci objavljeni u časopisima ili konferencijskim knjigama ugrađenima u znanstvenu mrežu ili u bazi podataka SCOPUS (A ili B) čiji indeks citiranja doseže najmanje 50 % prosječnog indeksa citiranja u industriji: 2, (3) razvijena je jedna nova tehnologija; (4) Ukupna privatna ulaganja u istraživanje i istraživanje; D: 199 441,12 EUR (uključujući smanjeni intenzitet javne potpore za koju je podnesen zahtjev); (5) Projekt je projekt suradnje privatnog sektora s istraživačkom institucijom, a (6) projekt će uključivati mlade znanstvenike koji će razviti svoje kompetencije u suradnji s PLE 2,25. Projekt će započeti 1. travnja 2021. i provest će se u roku od 12 mjeseci. Ukupni prihvatljivi troškovi projekta iznose 675 182,83 EUR, a sufinanciranje EFRR-a iznosi 475 841,71 EUR. Strojno učenje, računalni vid, sekvenciranje sljedeće generacije, biomarkeri, rak pluća. (Croatian)
3 August 2022
0 references
Το AImuno SIA σε συνεργασία με το Πανεπιστήμιο της Λετονίας υποβάλλει ένα οικονομικό έργο στο πλαίσιο του οποίου μια ομάδα επιστημόνων διεπιστημονικής παθολογίας, βιολογίας, βιοπληροφορικής, επιστήμης δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης είναι εξοπλισμένη με στόχο την ανάπτυξη διαγνωστικής λύσης βασισμένης σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που θα μπορούσε να προβλέψει τη μακροπρόθεσμη αποτελεσματικότητα της ανοσοθεραπείας για τον καρκίνο του πνεύμονα. Ο προτεινόμενος στόχος θα επιτευχθεί μέσω της βιομηχανικής έρευνας και της πειραματικής ανάπτυξης του έργου για την ανάπτυξη νέας συνδυασμένης τεχνολογίας βιοδεικτών που θα περιλαμβάνει βασικές προγνωστικές μεθόδους ανταπόκρισης σε ασθενείς με καρκίνο του πνεύμονα των σταδίων ΙΙΙ και IV, συμπεριλαμβανομένων μεθόδων όπως η απεικόνιση της τεχνητής νοημοσύνης/οπτικής ανοσοϊστοχημείας των υπολογιστών (IHC)· β) η ανάλυση αλληλουχίας επόμενης γενιάς (NGS) για το γονιδίωμα του όγκου και το μεταγραφές· (γ) απεικόνιση της τεχνητής νοημοσύνης/της οπτικής ανοσοϊστοχημείας των υπολογιστών (IHC)· β) ανάλυση αλληλουχίας νέας γενιάς (NGS) για γονιδίωμα και μεταγραφές όγκων· γ) απεικόνιση της οπτικής ανοσοϊστοχημείας (IHC) της τεχνητής νοημοσύνης (IHC) β) ανάλυση αλληλουχίας επόμενης γενιάς (NGS) για γονιδίωμα όγκου και μεταγραφές· ανάλυση επιδόσεων σχετιζόμενη με τον ασθενή που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη/υπολογισμό β) ανάλυση αλληλουχίας επόμενης γενιάς (NGS) για γονιδίωμα όγκου και μεταγραφέα· γ) ανάλυση επιδόσεων σχετιζόμενη με τον ασθενή που σχετίζεται με τον υπολογισμό β) για τον προσδιορισμό αλληλουχίας επόμενης γενιάς (NGS) για το γονιδίωμα του όγκου και το μεταγραφέα· γ) ανάλυση επιδόσεων που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη/εξέταση των ασθενών σύμφωνα με τον κλινικό σχεδιασμό.2.0. Σύμφωνα με την ταξινόμηση και την κατανομή των περιοχών Ε & Α, η παρούσα πρόταση αντιστοιχεί στο έγγραφο ΟΟΣΑ (FORD) — Υποτμήμα 1 των Φυσικών Επιστημών 1.2. Επιστήμες των υπολογιστών και των επιστημών της πληροφορίας, καθώς και υποτμήμα 3 των Ιατρικών Επιστημών και Επιστημών Υγείας 3.4. Ιατρική βιοτεχνολογία. Σύμφωνα με τον στόχο της δράσης (1.1.1.1), το έργο συμβάλλει άμεσα στη στρατηγική έξυπνης εξειδίκευσης της Λετονίας (RIS 3), ιδίως συμβάλλοντας σε δύο τομείς των RIS3: 2. βιοϊατρική, ιατρικές τεχνολογίες, βιοφαρμακευτικά προϊόντα και βιοτεχνολογίες (ανάπτυξη μιας νέας προσέγγισης για την επίλυση του παγκόσμιου προβλήματος του καρκίνου του πνεύμονα, εντοπισμός και μόνωση συγκεκριμένων βιοδεικτών για την ανάπτυξη νέων τεχνολογιών) και 5. Τεχνολογίες των πληροφοριών και των επικοινωνιών (αναπτύσσοντας τουλάχιστον μία νέα λύση τεχνητής νοημοσύνης για τη διευκόλυνση του έργου των επαγγελματιών του τομέα της υγείας με τουλάχιστον μία νέα, αξιόπιστη τεχνολογία πρόβλεψης). Το σχέδιο έχει αναπτύξει έξι δραστηριότητες: (1) Έρευνα επιστημονικής βιβλιογραφίας και διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας, (2) πρόσβαση σε δεδομένα και ολοκλήρωση του συνόλου δεδομένων, (3) τεχνολογική ανάπτυξη, (4) τεχνολογική αξιολόγηση στο επιχειρησιακό περιβάλλον, (5) βελτιστοποίηση της τεχνολογίας και (6) διάδοση πληροφοριών.Το έργο θα επιτύχει τα ακόλουθα αποτελέσματα: (1) Αριθμός νέων ερευνητών (ΙΠΑ) σε υποστηριζόμενες οντότητες: 5,16, (2) πρωτότυπα επιστημονικά άρθρα που δημοσιεύτηκαν σε περιοδικά ή βιβλία συνεδρίων ενσωματωμένα σε επιστημονικό δίκτυο ή σε βάση δεδομένων SCOPUS (A ή B) της οποίας ο δείκτης αναφοράς φθάνει τουλάχιστον το 50 % του μέσου δείκτη αναφοράς του κλάδου: 2, (3) μία νέα τεχνολογία που αναπτύχθηκε· (4) Συνολικές ιδιωτικές επενδύσεις σε Ε & Α 199 341,12 EUR (συμπεριλαμβανομένων των μειωμένων εντάσεων της αιτούμενης δημόσιας ενίσχυσης)· (5) Το έργο είναι έργο συνεργασίας του ιδιωτικού τομέα με ερευνητικό ίδρυμα και (6) στο έργο θα συμμετέχουν νέοι επιστήμονες που θα αναπτύξουν τις ικανότητές τους με το συνεργαζόμενο PLE 2,25.Το έργο θα ξεκινήσει την 1η Απριλίου 2021 και θα υλοποιηθεί εντός 12 μηνών. Οι συνολικές επιλέξιμες δαπάνες του έργου είναι 675 182,83 EUR και η συγχρηματοδότηση από το ΕΤΠΑ ανέρχεται σε 475 841,71 EUR. Μηχανική μάθηση, όραση υπολογιστών, αλληλουχία επόμενης γενιάς, βιοδείκτες, καρκίνος του πνεύμονα. (Greek)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA v spolupráci s Lotyšskou univerzitou predkladá ekonomický projekt, v ktorom je tím vedcov interdisciplinárnej patológie, biológie, bioinformatiky, dátovej vedy a umelej inteligencie vybavený s cieľom vyvinúť diagnostické riešenie založené na technológiách umelej inteligencie, ktoré by mohli predpovedať dlhodobú účinnosť imunoterapie rakoviny pľúc. Navrhovaný cieľ sa dosiahne prostredníctvom priemyselného výskumu a experimentálneho vývoja projektu na vývoj novej kombinovanej technológie biomarkerov, ktorá zahŕňa kľúčové prediktívne metódy odpovede u pacientov s karcinómom pľúc III. a IV. štádia vrátane metód, ako je zobrazovanie umelej inteligencie/počítača vizuálnej imunohistochémie (IHC); b) analýza sekvenovania novej generácie (NGS) pre genóm nádoru a transkriptóm; c) zobrazovanie umelej inteligencie/počítača vizuálnej imunohistochémie (IHC); b) analýza sekvenovania novej generácie (NGS) nádorového genómu a transkriptómu; c) zobrazovanie umelej inteligencie/počítača imunohistochémie (IHC) (b) analýza sekvenovania novej generácie (NGS) nádorového genómu a transkriptómu; c) analýza výkonnosti súvisiaca s umelou inteligenciou/počítačom pacientov; b) sekvenovanie novej generácie (NGS) nádorového genómu a transkriptómu; c) analýza výkonnosti pacientov súvisiaca s umelou inteligenciou/počítačom; b) sekvenovanie novej generácie (NGS) pre nádorový genóm a transkriptóm; c) analýza výkonnosti súvisiaca s umelou inteligenciou/počítačmi pacienta podľa klinického návrhu.2.0. Podľa klasifikácie a členenia oblastí výskumu a vývoja zodpovedá súčasný návrh OECD (FORD) – pododdiel 1 prírodných vied 1.2. Počítačové vedy a informačné vedy, ako aj pododdiel 3 lekárskych a zdravotníckych vied 3.4. Zdravotnícka biotechnológia. V súlade s cieľom akcie (1.1.1.1) projekt priamo prispieva k lotyšskej stratégii inteligentnej špecializácie (RIS 3) najmä tým, že prispieva k dvom oblastiam RIS3: 2. biomedicína, lekárske technológie, biofarmaceutiká a biotechnológie (vytvorenie nového prístupu k riešeniu globálneho problému rakoviny pľúc, identifikácia a izolácia špecifických biomarkerov pre vývoj nových technológií) a 5. Informačné a komunikačné technológie (vytvorenie aspoň jedného nového riešenia umelej inteligencie na uľahčenie práce zdravotníckych pracovníkov s aspoň jednou novou, spoľahlivou prognostickou technológiou). V rámci projektu sa vyvinulo šesť činností: (1) Výskum vedeckej literatúry a patentov, 2) prístup k údajom a dokončenie súboru údajov, 3) technologický rozvoj, 4) hodnotenie technológií v prevádzkovom prostredí, 5) optimalizácia technológií a 6) šírenie informácií. Projekt dosiahne tieto výsledky: (1) Počet mladých výskumných pracovníkov (FTE) v podporovaných subjektoch: 5,16, (2) pôvodné vedecké články uverejnené v časopisoch alebo konferenčných knihách začlenených do vedeckej siete alebo do databázy SCOPUS (A alebo B), ktorých citačný index dosahuje aspoň 50 % priemyselného priemerného indexu citácie: 2, (3) vyvinutá jedna nová technológia; (4) Celkové súkromné investície do výskumu a vývoja: 199 341,12 EUR (vrátane znížených intenzít požadovanej verejnej pomoci); (5) Projekt je projektom spolupráce súkromného sektora s výskumnou inštitúciou a (6) do projektu sa zapoja mladí vedci, ktorí budú rozvíjať svoje kompetencie v rámci spolupracujúcej PLE 2,25. Projekt sa začne 1. apríla 2021 a bude sa realizovať do 12 mesiacov. Celkové oprávnené náklady projektu sú 675 182,83 EUR a spolufinancovanie z EFRR je 475 841,71 EUR. Strojové učenie, počítačové videnie, sekvenovanie novej generácie, biomarkery, rakovina pľúc. (Slovak)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA esittää yhteistyössä Latvian yliopiston kanssa taloudellisen hankkeen, jossa monitieteisen patologian, biologian, bioinformatiikan, datatieteen ja tekoälyn tutkijoista koostuva ryhmä on varustettu kehittämään tekoälyteknologioihin perustuva diagnostinen ratkaisu, jolla voidaan ennustaa keuhkosyövän immunoterapian pitkän aikavälin tehokkuutta. Ehdotettu tavoite saavutetaan teollisella tutkimuksella ja kokeellisella kehittämisellä hankkeesta, jonka tavoitteena on kehittää uutta yhdistettyä biomarkkeriteknologiaa, joka sisältää keskeiset ennakoivat vastemenetelmät vaiheen III ja IV keuhkosyöpäpotilailla, mukaan lukien tekoälyn/tietokoneen visuaalisen immunohistokemian (IHC) kuvantaminen; b) seuraavan sukupolven sekvensointianalyysi kasvaingenomia ja transkriptiota varten; c) tekoälyn/tietokoneen visuaalisen immunohistokemian (IHC) kuvantaminen;b) seuraavan sukupolven sekvensointi (NGS) kasvaimen genomin ja transkriptomin osalta; c) tekoälyn/tietokoneen visuaalinen immunohistokemia (IHC) kuvantaminen b) seuraavan sukupolven sekvensointi (NGS) kasvaimen genomin ja transkriptomin osalta; c) tekoälyyn/laskentaan liittyvä potilaskohtainen suorituskykyanalyysi, b) seuraavan sukupolven sekvensointi kasvaimen genomin ja transkriptomin osalta; c) tekoälyyn/laskentaan liittyvä potilaskohtainen suorituskykyanalyysi (b) seuraavan sukupolven sekvensointi (NGS) kasvaimen genomin ja transkriptomin osalta; c) tekoälyyn/laskentaan liittyvä potilaskohtainen suorituskykyanalyysi kliinisen suunnittelun mukaisesti.2.0. T & amp- ja kehitysalojen luokituksen ja jaottelun mukaan nykyinen ehdotus vastaa OECD:n (FORD) Luontotieteiden alajaksoa 1.2. Tieto- ja informaatiotieteet sekä Lääketieteet ja terveystieteet 3.4. Lääketieteellinen biotekniikka. Toimen tavoitteen (1.1.1.1) mukaisesti hankkeella edistetään suoraan Latvian älykkään erikoistumisen strategiaa (RIS 3) erityisesti edistämällä RIS3-strategian kahta osa-aluetta: 2. biolääketiede, lääketieteellinen teknologia, biolääkkeet ja bioteknologia (uusi lähestymistapa keuhkosyövän maailmanlaajuisen ongelman ratkaisemiseksi, erityisten biomarkkerien tunnistaminen ja eristäminen uusien teknologioiden kehittämistä varten) ja 5. Tieto- ja viestintätekniikka (vähintään yhden uuden tekoälyratkaisun kehittäminen lääketieteen ammattilaisten työn helpottamiseksi vähintään yhdellä uudella luotettavalla ennustetekniikalla). Hankkeessa on kehitetty kuusi toimea: (1) Tieteellisen kirjallisuuden ja patenttien tutkimus, 2) tietojen saatavuus ja tietoaineiston loppuun saattaminen, 3) teknologian kehittäminen, 4) teknologian arviointi toimintaympäristössä, 5) teknologian optimointi ja 6) tiedon levittäminen. Hankkeella saavutetaan seuraavat tulokset: (1) Tuetuissa yksiköissä olevien nuorten tutkijoiden (kokoaikavastaavat) lukumäärä: 5,16, (2) tieteelliseen verkkoon tai SCOPUS-tietokantaan sisältyvissä aikakauslehdissä tai konferenssikirjoissa julkaistuja alkuperäisiä tieteellisiä artikkeleita, joiden viiteindeksi on vähintään 50 prosenttia alan keskimääräisestä viiteindeksistä: 2, (3) yksi uusi teknologia kehitetty; (4) Yksityisten investointien kokonaismäärä T & K: 199 341,12 euroa (mukaan lukien haetun julkisen tuen intensiteettien alentaminen); (5) Hanke on yksityisen sektorin yhteistyöhanke tutkimuslaitoksen kanssa, ja (6) hankkeeseen osallistuu nuoria tutkijoita, jotka kehittävät osaamistaan yhteistyössä toimivan toimen 2,25 kanssa. Hanke käynnistyy 1. huhtikuuta 2021 ja toteutetaan 12 kuukauden kuluessa. Hankkeen tukikelpoiset kokonaiskustannukset ovat 675 182,83 euroa ja EAKR:n osarahoitus 475 841,71 euroa. Koneoppiminen, tietokonenäkö, seuraavan sukupolven sekvensointi, biomarkkerit, keuhkosyöpä. (Finnish)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA we współpracy z Uniwersytetem Łotewskim przedstawia projekt gospodarczy, w ramach którego zespół naukowców z dziedziny patologii interdyscyplinarnej, biologii, bioinformatyki, nauki o danych i sztucznej inteligencji jest wyposażony w opracowanie rozwiązania diagnostycznego opartego na technologiach sztucznej inteligencji, które mogłyby przewidywać długoterminową skuteczność immunoterapii raka płuc. Proponowany cel zostanie osiągnięty poprzez badania przemysłowe i eksperymentalne opracowanie projektu w celu opracowania nowej połączonej technologii biomarkera, która obejmuje kluczowe metody predykcyjne odpowiedzi u pacjentów z rakiem płuc stopnia III i IV, w tym metody takie jak obrazowanie immunohistochemii sztucznej inteligencji/komputerowej (IHC); b) analiza sekwencjonowania nowej generacji (NGS) pod kątem genomu nowotworowego i transkryptomu; c) obrazowanie wizualnej immunohistochemii sztucznej inteligencji/komputerowej (IHC); (b) analiza sekwencjonowania nowej generacji (NGS) pod kątem genomu nowotworowego i transkrypttomu; c) analiza immunohistochemii wizualnej sztucznej inteligencji (IHC) (b) analiza sekwencjonowania nowej generacji (NGS) dla genomu nowotworowego i transkrypttomu; c) analiza wydajności związana z AI/komputacją (b) sekwencjonowanie nowej generacji (NGS) dla genomu nowotworowego i transkrypttomu; (c) analiza działania związana ze sztuczną inteligencją/komputacją (b) w odniesieniu do sekwencjonowania nowej generacji (NGS) dla genomu nowotworowego i transkrypttomu; c) analiza działania pacjenta związana z AI/komputacją zgodnie z projektem klinicznym.2.0. Zgodnie z klasyfikacją i podziałem obszarów badań i rozwoju, niniejszy wniosek odpowiada OECD (FORD) – podsekcja 1 nauk przyrodniczych 1.2. Informatyka i informatyka, a także podsekcja 3 nauk medycznych i nauk o zdrowiu 3.4. Biotechnologia medyczna. Zgodnie z celem działania (1.1.1.1) projekt przyczynia się bezpośrednio do realizacji łotewskiej strategii inteligentnej specjalizacji (RIS 3), w szczególności poprzez wkład w dwa obszary RIS3: 2. biomedycyna, technologie medyczne, biofarmaceutyki i biotechnologie (opracowywanie nowego podejścia do rozwiązywania globalnego problemu raka płuc, identyfikowanie i izolowanie konkretnych biomarkerów dla rozwoju nowych technologii) oraz 5. Technologie informacyjno-komunikacyjne (opracowanie co najmniej jednego nowego rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji w celu ułatwienia pracy pracowników służby zdrowia w oparciu o co najmniej jedną nową, wiarygodną technologię prognozowania). W ramach projektu opracowano sześć działań: (1) Badania literatury naukowej i patentów, (2) dostęp do danych i ukończenie zbioru danych, (3) rozwój technologiczny, (4) ocena technologii w środowisku operacyjnym, (5) optymalizacja technologii i (6) rozpowszechnianie informacji.Projekt osiągnie następujące rezultaty: (1) Liczba młodych naukowców (EPC) we wspieranych jednostkach: 5,16, (2) oryginalne artykuły naukowe publikowane w czasopismach lub książkach konferencyjnych włączonych do sieci naukowej lub bazy danych SCOPUS (A lub B), których wskaźnik cytowań wynosi co najmniej 50 % średniego wskaźnika cytowań w branży: 2, (3) opracowano jedną nową technologię; (4) Całkowite inwestycje prywatne w badania i rozwój: 1 199 341,12 EUR (w tym obniżona intensywność pomocy publicznej, o którą wnioskowano); (5) Projekt jest projektem współpracy sektora prywatnego z instytucją badawczą oraz (6) w projekcie zaangażowani będą młodzi naukowcy, którzy rozwiną swoje kompetencje w ramach współpracującego PLE 2,25.Projekt rozpocznie się 1 kwietnia 2021 r. i będzie realizowany w ciągu 12 miesięcy. Całkowite koszty kwalifikowalne projektu wynoszą 675 182,83 EUR, a współfinansowanie z EFRR wynosi 475 841,71 EUR. Uczenie maszynowe, wizja komputerowa, sekwencjonowanie następnej generacji, biomarkery, rak płuc. (Polish)
3 August 2022
0 references
Az AImuno SIA a Lett Egyetemmel együttműködve gazdasági projektet nyújt be, amelynek keretében interdiszciplináris patológia, biológia, bioinformatika, adattudomány és mesterséges intelligencia tudósaiból álló csapat fel van szerelve egy mesterséges intelligencián alapuló diagnosztikai megoldás kifejlesztésére, amely megjósolja a tüdőrák immunterápia hosszú távú hatékonyságát. A javasolt célkitűzés az új kombinált biomarker technológia kifejlesztésére irányuló projekt ipari kutatásával és kísérleti fejlesztésével érhető el, amely magában foglalja a III. és IV. stádiumú tüdőrákban szenvedő betegek kulcsfontosságú előrejelző válaszmódszereit, beleértve az olyan módszereket, mint a mesterséges intelligencia/számítógép vizuális immunhisztokémia (IHC) képalkotása;b) a tumorgenom és a transzkripttom új generációs szekvenálási (NGS) elemzése; c) mesterséges intelligencia/számítógépes vizuális immunhisztokémia (IHC) képalkotás; b) következő generációs szekvenálási (NGS) analízis a tumor genom és transzkripttom kimutatására;c) AI/számítógép vizuális immunhisztokémia (IHC) képalkotás, b) a tumor genom és transzkripttom új generációs szekvenálásának (NGS) elemzése;c) mesterséges intelligencia/számítással kapcsolatos, betegre vonatkozó teljesítményelemzés; b) következő generációs szekvenálás (NGS) tumor genomra és transzkripttomra; b) a következő generációs szekvenáláshoz (NGS) a tumor genomra és transzkripttomra vonatkozó MI/számítással kapcsolatos teljesítményelemzés;c) mesterséges intelligenciával/számítással kapcsolatos, betegre vonatkozó teljesítőképesség-elemzés a klinikai tervezés szerint.2.0. A K+F területek osztályozása és bontása szerint a jelenlegi javaslat megfelel az OECD (FORD) – Természettudományok 1.2. alszakaszának. Számítástechnika és információtudományok, valamint az Orvostudományok és Egészségtudományok 3. alszakasza 3.4. Orvosi biotechnológia. Az intézkedés célkitűzésével (1.1.1.1) összhangban a projekt közvetlenül hozzájárul a lett intelligens szakosodási stratégiához (RIS 3), különösen azáltal, hogy hozzájárul a RIS3 két területéhez: 2. biomedicina, orvosi technológiák, biogyógyszerek és biotechnológiák (új megközelítés kidolgozása a tüdőrák globális problémájának megoldására, egyedi biomarkerek azonosítása és szigetelése az új technológiák kifejlesztéséhez) és 5. Információs és kommunikációs technológiák (legalább egy új mesterségesintelligencia-megoldás kifejlesztése az egészségügyi szakemberek munkájának megkönnyítése érdekében, legalább egy új, megbízható előrejelzési technológiával). A projekt hat tevékenységet dolgozott ki: (1) A tudományos szakirodalom és szabadalmak kutatása, (2) az adatokhoz való hozzáférés és az adatkészlet befejezése, (3) technológiai fejlesztés, (4) technológiaértékelés a működési környezetben, (5) technológiaoptimalizálás és (6) információterjesztés. A projekt a következő eredményeket fogja elérni: (1) A támogatott szervezetek fiatal kutatóinak száma: 5,16, (2) a tudományos hálózatba vagy a SCOPUS (A vagy B) adatbázisba beépített folyóiratokban vagy konferenciakönyvekben közzétett eredeti tudományos cikkek, amelyek hivatkozási indexe eléri az iparág átlagának legalább 50%-át: 2, (3) egy új technológiát fejlesztettek ki; (4) Összes magánberuházás a K+F-be; D: 199 341,12 EUR (beleértve a kérelmezett állami támogatás csökkentett intenzitását); (5) A projekt egy magánszektorbeli együttműködési projekt egy kutatóintézettel, és (6) a projektben fiatal tudósok vesznek részt, akik a 2,25. PLE-vel együttműködve fejlesztik kompetenciájukat. A projekt 2021. április 1-jén kezdődik és 12 hónapon belül kerül végrehajtásra. A projekt teljes elszámolható költsége 675 182,83 EUR, az ERFA társfinanszírozása pedig 475 841,71 EUR. Gépi tanulás, számítógépes látás, új generációs szekvenálás, biomarkerek, tüdőrák. (Hungarian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA ve spolupráci s Lotyšskou univerzitou předkládá ekonomický projekt, ve kterém je tým vědců interdisciplinární patologie, biologie, bioinformatiky, datové vědy a umělé inteligence vybaven s cílem vyvinout diagnostické řešení založené na technologiích umělé inteligence, které by mohly předvídat dlouhodobou účinnost imunoterapie rakoviny plic. Navrhovaného cíle bude dosaženo průmyslovým výzkumem a experimentálním vývojem projektu za účelem vývoje nové kombinované technologie biomarkeru, která zahrnuje klíčové prediktivní metody reakce u pacientů s karcinomem plic III. a IV. stupně, včetně metod, jako je zobrazování umělé inteligence/počítače vizuální imunohistochemie (IHC);b) analýza sekvenování nové generace (NGS) pro genom nádoru a transscripttom;c) zobrazování umělé inteligence/počítače vizuální imunohistochemie (IHC); b) analýza sekvenování nové generace (NGS) pro nádorový genom a transscripttom;c) zobrazování AI/počítače vizuální imunohistochemie (IHC) b) analýza sekvenování nové generace (NGS) pro nádorový genom a transscripttom; c) analýza výkonnosti související s umělou inteligencí/počítačovou výkonností související s pacientem, b) sekvenování příští generace (NGS) pro genomu nádoru a transkriptmu; c) analýza výkonnosti související s umělou inteligencí/počítačovou výkonností související s pacientem b) pro sekvenování příští generace (NGS) u nádorového genomu a transkriptmu;c) analýza výkonnosti související s umělou inteligencí/počítačovou výkonností související s pacientem podle klinického návrhu.2.0. Podle klasifikace a členění oblastí výzkumu a vývoje odpovídá stávající návrh OECD (FORD) – pododdílu 1 přírodních věd 1.2. Počítačové vědy a informační vědy, jakož i pododdíl 3 lékařských a zdravotních věd 3.4. Lékařská biotechnologie. V souladu s cílem akce (1.1.1.1) projekt přímo přispívá ke strategii lotyšské inteligentní specializace (RIS 3), a to zejména tím, že přispívá ke dvěma oblastem RIS3: 2. biomedicína, lékařské technologie, biofarmaceutika a biotechnologie (rozvoj nového přístupu k řešení globálního problému rakoviny plic, identifikace a izolace specifických biomarkerů pro vývoj nových technologií) a 5. Informační a komunikační technologie (rozvíjející alespoň jedno nové řešení umělé inteligence s cílem usnadnit práci zdravotnických pracovníků s alespoň jednou novou, spolehlivou předpovědní technologií). Projekt rozvinul šest činností: (1) Výzkum vědecké literatury a patentů, (2) přístup k údajům a dokončení datového souboru, (3) technologický rozvoj, (4) hodnocení technologií v provozním prostředí, (5) optimalizace technologií a (6) šíření informací.Projekt dosáhne těchto výsledků: (1) Počet mladých výzkumných pracovníků (FTE) v podporovaných subjektech: 5,16, (2) původní vědecké články publikované v časopisech nebo konferenčních knihách začleněných do vědecké sítě nebo v databázi SCOPUS (A nebo B), jejíž citační index dosahuje alespoň 50 % průměrného indexu citace v průmyslu: 2, 3) jedna nová vyvinutá technologie; (4) Soukromé investice do VaV celkem: 199 341,12 EUR (včetně snížené intenzity veřejné podpory, o kterou bylo požádáno); (5) Projekt je projektem spolupráce soukromého sektoru s výzkumnou institucí a (6) do projektu budou zapojeni mladí vědci, kteří budou rozvíjet své kompetence se spolupracujícím PLE 2,25. Projekt bude zahájen dne 1. dubna 2021 a bude realizován do 12 měsíců. Celkové způsobilé náklady projektu činí 675 182,83 EUR a spolufinancování z EFRR činí 475 841,71 EUR. Strojové učení, počítačové vidění, sekvenování nové generace, biomarkery, rakovina plic. (Czech)
3 August 2022
0 references
Cuireann AImuno SIA, i gcomhar le hOllscoil na Laitvia, tionscadal eacnamaíoch isteach ina bhfuil foireann eolaithe paiteolaíochta, bitheolaíochta, bithfhaisnéisíochta, eolaíochta sonraí agus intleachta saorga idirdhisciplíneach agus é mar aidhm acu réiteach diagnóiseach a fhorbairt bunaithe ar theicneolaíochtaí intleachta saorga a d’fhéadfadh éifeachtacht fhadtéarmach imdhíonteiripe ailse scamhóg a thuar. Bainfear amach an cuspóir atá beartaithe trí thaighde tionsclaíoch agus trí fhorbairt thurgnamhach an tionscadail chun teicneolaíocht bhithmharcóra chomhcheangailte nua a fhorbairt lena n-áirítear príomhmhodhanna tuarthacha freagartha in othair a bhfuil ailse scamhóg orthu i gcéimeanna III agus IV, lena n-áirítear modhanna amhail íomháú imdhíoncheimic amhairc IS/ríomhaire (IHC);(b) anailís sheicheamhaithe den chéad ghlúin eile le haghaidh géanóm agus transcripttom; (c) íomháú imdhíoncheimic amhairc IS/ríomhaire (IHC); anailís sheicheamhaithe na chéad ghlúine eile (NGS) le haghaidh géanóm siada agus transcríbhinne;(c) íomháú íomháithe na hintleachta saorga/íomháithe imdhíoncheimice ríomhaire (IHC) (b) anailís sheicheamhaithe na chéad ghlúine eile (NGS) le haghaidh géanóm agus tras-scríbhinn siadúir;(c) an intleacht shaorga/anailís feidhmíochta a bhaineann leis an othar a bhaineann leis an ríomh (b) an chéad ghlúin eile de sheicheamhú (NGS) le haghaidh géanóm agus tras-scríbhinn; (c) AI/anailís feidhmíochta a bhaineann le hothair a bhaineann le hothair (b) don chéad ghlúin eile d’sheicheamhú (NGS) le haghaidh géanóm siada agus transcripttom;(c) an intleacht shaorga/anailís ar fheidhmíocht a bhaineann le hothair de réir dearadh cliniciúil.2.0. De réir aicmiú agus mhiondealú na réimsí T & F, comhfhreagraíonn an togra seo do ECFE (FORD) — Foroinn 1 de na hEolaíochtaí Dúlra 1.2. Ríomheolaíochtaí agus eolaíochtaí faisnéise, chomh maith le Foroinn 3 de na hEolaíochtaí Leighis agus Eolaíochtaí Sláinte 3.4. Biteicneolaíocht leighis. I gcomhréir le cuspóir na gníomhaíochta (1.1.1.1), rannchuidíonn an tionscadal go díreach le straitéis na Laitvia um speisialtóireacht chliste (RIS 3), go háirithe trí rannchuidiú le dhá réimse de RIS3: 2. bithleighis, teicneolaíochtaí leighis, bithchógaisíocht agus biteicneolaíochtaí (cur chuige nua a fhorbairt chun fadhb dhomhanda na hailse scamhóg a réiteach, bithmharcóirí sonracha a shainaithint agus a insliú chun teicneolaíochtaí nua a fhorbairt) agus 5. Teicneolaíochtaí faisnéise agus cumarsáide (réiteach intleachta saorga nua amháin ar a laghad a fhorbairt chun obair gairmithe leighis a bhfuil ar a laghad teicneolaíocht réamhaisnéise iontaofa amháin acu a éascú). Tá sé ghníomhaíocht forbartha ag an tionscadal: (1) Taighde ar litríocht agus paitinní eolaíochta, (2) rochtain ar shonraí agus cur i gcrích tacar sonraí, (3) forbairt theicneolaíoch, (4) meastóireacht teicneolaíochta sa timpeallacht oibríochtúil, (5) optamú teicneolaíochta agus (6) scaipeadh faisnéise. (1) Líon na dtaighdeoirí óga (FTEanna) in eintitis dá dtugtar tacaíocht: 5,16, (2) earraí eolaíocha bunaidh a fhoilsítear in irisleabhair nó i leabhair chomhdhála atá ionchorpraithe i líonra eolaíoch nó i mbunachar sonraí SCOPUS (A nó B) a sroicheann a n-innéacs luanna 50 % ar a laghad den mheáninnéacs luanna tionscail: 2, (3) teicneolaíocht nua amháin a fhorbairt; (4) Infheistíocht phríobháideach iomlán i T & F: EUR 199 341,12 (lena n-áirítear déiní laghdaithe den chabhair phoiblí a ndearnadh iarratas uirthi); (5) Is tionscadal comhoibrithe na hearnála príobháidí é an tionscadal le hinstitiúid taighde, agus (6) beidh eolaithe óga rannpháirteach sa tionscadal a fhorbróidh a n-inniúlacht leis an PLE 2,25 atá ag comhoibriú. Cuirfear tús leis an tionscadal an 1 Aibreán 2021 agus cuirfear chun feidhme é laistigh de 12 mhí.Is é EUR 675 182.83 costais incháilithe iomlána an tionscadail agus EUR 475 841,71 cómhaoiniú CFRE. Meaisínfhoghlaim, fís ríomhaireachta, seicheamhú na chéad ghlúine eile, bithmharcóirí, ailse scamhóg. (Irish)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA v sodelovanju z Univerzo v Latviji predloži gospodarski projekt, v katerem je skupina znanstvenikov za interdisciplinarno patologijo, biologijo, bioinformatiko, podatkovno znanost in umetno inteligenco opremljena s ciljem razvoja diagnostične rešitve, ki temelji na tehnologijah umetne inteligence, ki bi lahko predvidele dolgoročno učinkovitost imunoterapije za pljučni rak. Predlagani cilj bo dosežen z industrijskimi raziskavami in eksperimentalnim razvojem projekta za razvoj nove kombinirane tehnologije biomarkerjev, ki vključuje ključne napovedne metode odziva pri bolnikih s pljučnim rakom stopnje III in IV, vključno z metodami, kot je slikanje z umetno inteligenco/računalnikom vida imunohistokemistry (IHC);(b) analizo zaporedja naslednje generacije (NGS) za tumorski genom in transkriptom;(c) slikanje z umetno inteligenco/računalniško imunohistokemijo (IHC); (b) analiza sekvenciranja naslednje generacije (NGS) za tumorski genom in transkriptom; (c) slikanje z umetno inteligenco/računalnikom vizualne imunohistokemije (IHC) (b) analiza sekvenciranja naslednje generacije (NGS) za tumorski genom in transkriptom; (c) analiza zmogljivosti, povezana z AI/računalništvom, (b) določanje zaporedja naslednje generacije (NGS) za tumorski genom in transkriptom; (c) z izračunom povezana analiza učinkovitosti, povezana s pacientom, (b) za določanje zaporedja naslednje generacije (NGS) za tumorski genom in transkriptom; (c) z umetno inteligenco povezano analizo učinkovitosti, povezano s pacientom, v skladu s klinično zasnovo.2.0. V skladu s klasifikacijo in razčlenitvijo področij R & amp; D sedanji predlog ustreza pododdelku 1 Organizacije za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) – naravoslovnih znanosti 1.2. Računalništva in informatike ter pododdelka 3 Medicinske in zdravstvene vede 3.4. Medicinska biotehnologija. V skladu s ciljem ukrepa (1.1.1.1) projekt neposredno prispeva k latvijski strategiji pametne specializacije (RIS 3), zlasti s prispevanjem k dvema področjema RIS3: 2. biomedicina, medicinske tehnologije, biofarmacevtika in biotehnologija (razvijanje novega pristopa k reševanju globalnega problema pljučnega raka, prepoznavanje in izolacija posebnih bioloških označevalcev za razvoj novih tehnologij) in 5. Informacijske in komunikacijske tehnologije (razvoj vsaj ene nove rešitve za umetno inteligenco, da se olajša delo zdravstvenih delavcev z vsaj eno novo, zanesljivo tehnologijo napovedovanja). V okviru projekta je bilo razvitih šest dejavnosti: (1) Raziskave znanstvene literature in patentov, (2) dostop do podatkov in dokončanje nabora podatkov, (3) tehnološki razvoj, (4) vrednotenje tehnologije v operativnem okolju, (5) optimizacija tehnologije in (6) razširjanje informacij. Projekt bo dosegel naslednje rezultate: (1) Število mladih raziskovalcev (EPDČ) v podprtih subjektih: 5,16, (2) izvirni znanstveni članki, objavljeni v revijah ali konferenčnih knjigah, vključenih v znanstveno mrežo ali podatkovno zbirko SCOPUS (A ali B), katerih indeks citiranja doseže vsaj 50 % indeksa navajanja v industriji: 2, (3) razvita nova tehnologija; (4) Skupaj zasebne naložbe v raziskave in razvoj: 199 341,12 EUR (vključno z zmanjšano intenzivnostjo zaprošene državne pomoči); (5) Projekt je projekt sodelovanja zasebnega sektorja z raziskovalno institucijo in (6) bo vključeval mlade znanstvenike, ki bodo svoje kompetence razvijali s sodelujočim PLE 2,25.Projekt se bo začel 1. aprila 2021 in se bo izvajal v 12 mesecih.Skupni upravičeni stroški projekta znašajo 675 182,83 EUR, sofinanciranje ESRR pa 475 841,71 EUR. Strojno učenje, računalniški vid, sekvenciranje naslednje generacije, biomarkerji, pljučni rak. (Slovenian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA в сътрудничество с Университета на Латвия представя икономически проект, в рамките на който екип от учени по интердисциплинарна патология, биология, биоинформатика, наука за данни и изкуствен интелект е оборудван с цел разработване на диагностично решение, основано на технологии за изкуствен интелект, които биха могли да предскажат дългосрочната ефективност на имунотерапията с рак на белия дроб. Предложената цел ще бъде постигната чрез индустриални научни изследвания и експериментално развитие на проекта за разработване на нова комбинирана технология за биомаркер, която включва ключови методи за прогнозиране на отговор при пациенти с рак на белия дроб в етап III и IV, включително методи като визуални имунохистохимични (IHC) изображения от AI/компютър; б) анализ от следващо поколение на секвениране (NGS) за туморния геном и транскриптом; в) визуална имунохистохимия (IHC) с ИИ/компютърна диагностика; б) анализ от следващо поколение на секвениране (NGS) за туморен геном и транскрипттом; в) визуален имунохистохимичен (IHC) анализ на ИИ/компютърна диагностика (IHC), б) анализ на секвениране от следващо поколение (NGS) за туморен геном и транскрипттом; в) свързан с ИИ/компютация анализ на действието, свързан с пациента, б) следващо поколение секвениране (NGS) на туморен геном и транскриптом; в) свързан с ИИ/компютация анализ на действието, свързан с пациента, б) за следващо поколение секвениране (NGS) за туморен геном и транскрипттом; в) свързан с ИИ/компютация свързан с пациента анализ на действието в съответствие с клиничен проект.2.0. Според класификацията и разбивката на районите за научноизследователска и развойна дейност, настоящото предложение съответства на ОИСР (FORD) — подраздел 1 на Природознанието 1.2. Компютърни науки и информационни науки, както и подраздел 3 от „Медицински науки и здравни науки“ 3.4. Медицинска биотехнология. В съответствие с целта на действието (1.1.1.1) проектът допринася пряко за латвийската стратегия за интелигентна специализация (RIS 3), по-специално като допринася за две области на RIS3: 2. биомедицина, медицински технологии, биофармацевтични продукти и биотехнологии (разработване на нов подход за решаване на глобалния проблем с рака на белия дроб, идентифициране и изолиране на специфични биомаркери за разработване на нови технологии) и 5. Информационни и комуникационни технологии (разработване на поне едно ново решение за изкуствен интелект за улесняване на работата на медицинските специалисти с поне една нова, надеждна технология за прогнозиране). Проектът е развил шест дейности: (1) Изследване на научна литература и патенти, (2) достъп до данни и завършване на масива от данни, (3) технологично развитие, 4) оценка на технологиите в оперативна среда, (5) оптимизация на технологиите и 6) разпространение на информация. Проектът ще постигне следните резултати: (1) Брой млади изследователи (ЕПРВ) в подпомаганите субекти: 5,16, (2) оригинални научни статии, публикувани в списания или конферентни книги, включени в научна мрежа или в база данни SCOPUS (A или B), чийто индекс на цитиране достига най-малко 50 % от средния за отрасъла индекс на цитиране: 2, (3) една разработена нова технология; (4) Общо частни инвестиции в научноизследователска и развойна дейност; D: 199 341,12 EUR (включително намалени интензитети на публичната помощ, за която е подадено заявление); (5) Проектът е проект за сътрудничество на частния сектор с научноизследователска институция и (6) в проекта ще участват млади учени, които ще развият своята компетентност със сътрудничещата PLE 2,25. Проектът ще започне на 1 април 2021 г. и ще бъде реализиран в рамките на 12 месеца.Общите допустими разходи по проекта са 675 182,83 EUR, а съфинансирането от ЕФРР е 475 841,71 EUR. Машинно обучение, компютърно виждане, следващо поколение секвениране, биомаркери, рак на белия дроб. (Bulgarian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA f’kooperazzjoni mal-Università tal-Latvja tippreżenta proġett ekonomiku li fih tim ta’ xjentisti tal-patoloġija interdixxiplinarja, il-bijoloġija, il-bijoinformatika, ix-xjenza tad-data u l-intelliġenza artifiċjali huwa mgħammar bil-għan li tiġi żviluppata soluzzjoni dijanjostika bbażata fuq teknoloġiji tal-intelliġenza artifiċjali li jistgħu jbassru l-effettività fit-tul tal-immunoterapija kontra l-kanċer tal-pulmun. L-objettiv propost se jintlaħaq permezz tar-riċerka industrijali u l-iżvilupp sperimentali tal-proġett biex tiġi żviluppata teknoloġija ġdida kkombinata tal-bijomarkatur li tinkludi metodi ta’ previżjoni ewlenin ta’ rispons f’pazjenti b’kanċer tal-pulmun tal-istadju III u IV, inklużi metodi bħall-immaġni tal-IA/kompjuter immunoistokimika viżwali (IHC); (b) analiżi tas-sekwenzar tal-ġenerazzjoni li jmiss (NGS) għall-ġenoma tat-tumur u t-traskritom;(c) immaġni immunoistokimika viżwali tal-IA/kompjuter (IHC); (b) analiżi tas-sekwenzar tal-ġenerazzjoni li jmiss (NGS) għall-ġenoma u t-traskritomu tat-tumur;(c) immaġni tal-immunoistokimika viżwali tal-AI/kompjuter (IHC) (b) analiżi tas-sekwenzar tal-ġenerazzjoni li jmiss (NGS) għall-ġenoma u t-traskrizzjoni tat-tumur;(c) analiżi tal-prestazzjoni relatata mal-pazjent relatata mal-IA/komputazzjoni (b) sekwenzjar tal-ġenerazzjoni li jmiss (NGS) għall-ġenoma u t-traskrizzjoni tat-tumur; AI/analiżi tal-prestazzjoni relatata mal-pazjent relatata mal-komputazzjoni (b) għas-sekwenzar tal-ġenerazzjoni li jmiss (NGS) għall-ġenoma tat-tumur u t-traskritom;(c) analiżi tal-prestazzjoni relatata mal-pazjent relatata mal-IA/komputazzjoni skont id-disinn kliniku.2.0. Skont il-klassifikazzjoni u t-tqassim tar-R & Ż; l-oqsma tal-iżvilupp, il-proposta attwali tikkorrispondi għall-OECD (FORD) — is-Subtaqsima 1 tax-Xjenzi tan-Natura 1.2. Xjenzi tal-kompjuter u x-xjenzi tal-informazzjoni, kif ukoll is-Subtaqsima 3 tax-Xjenzi Mediċi u x-Xjenzi tas-Saħħa 3.4. Il-bijoteknoloġija medika. F’konformità mal-objettiv tal-azzjoni (1.1.1.1), il-proġett jikkontribwixxi direttament għall-istrateġija Latvjana ta’ speċjalizzazzjoni intelliġenti (RIS 3) b’mod partikolari billi jikkontribwixxi għal żewġ oqsma tal-RIS3: 2. il-bijomediċina, it-teknoloġiji mediċi, il-bijofarmaċewtiċi u l-bijoteknoloġiji (l-iżvilupp ta’ approċċ ġdid biex tissolva l-problema globali tal-kanċer tal-pulmun, l-identifikazzjoni u l-iżolament ta’ bijomarkaturi speċifiċi għall-iżvilupp ta’ teknoloġiji ġodda) u 5. Teknoloġiji tal-informazzjoni u tal-komunikazzjoni (l-iżvilupp ta’ mill-inqas soluzzjoni waħda ġdida ta’ intelliġenza artifiċjali biex jiġi ffaċilitat ix-xogħol tal-professjonisti mediċi b’mill-inqas teknoloġija waħda ta’ tbassir affidabbli u ġdida). Il-proġett żviluppa sitt attivitajiet: (1) Ir-riċerka tal-letteratura xjentifika u l-privattivi, (2) l-aċċess għad-dejta u t-tlestija tas-sett tad-dejta, (3) l-iżvilupp teknoloġiku, (4) l-evalwazzjoni tat-teknoloġija fl-ambjent operattiv, (5) l-ottimizzazzjoni tat-teknoloġija u (6) it-tixrid tal-informazzjoni. Il-proġett se jikseb ir-riżultati li ġejjin: (1) L-għadd ta’ riċerkaturi żgħażagħ (FTEs) f’entitajiet appoġġati: 5,16, (2) artikli xjentifiċi oriġinali ppubblikati f’ġurnali jew kotba tal-konferenzi inkorporati f’netwerk xjentifiku jew f’bażi tad-data SCOPUS (A jew B) li l-indiċi taċ-ċitazzjoni tagħha jilħaq mill-inqas 50 % tal-indiċi taċ-ċitazzjoni medja tal-industrija: 2, (3) teknoloġija ġdida waħda żviluppata; (4) L-investiment privat totali fir-riċerka u l-iżvilupp; l-iżvilupp: EUR 199 341,12 (inklużi l-intensitajiet imnaqqsa tal-għajnuna pubblika mitluba); (5) Il-proġett huwa proġett ta’ kooperazzjoni fis-settur privat ma’ istituzzjoni ta’ riċerka, u (6) il-proġett se jinvolvi xjentisti żgħażagħ li se jiżviluppaw il-kompetenza tagħhom bil-PLE 2,25 li qed jikkoopera. Il-proġett se jibda fl-1 ta’ April 2021 u se jiġi implimentat fi żmien 12-il xahar. L-ispejjeż totali eliġibbli tal-proġett huma EUR 675 182.83 u l-kofinanzjament tal-FEŻR huwa ta’ EUR 475 841,71. It-tagħlim awtomatiku, il-viżjoni tal-kompjuter, is-sekwenzar tal-ġenerazzjoni li jmiss, il-bijomarkaturi, il-kanċer tal-pulmun. (Maltese)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA em cooperação com a Universidade da Letónia apresenta um projeto econômico em que uma equipa de cientistas de patologia interdisciplinar, biologia, bioinformática, ciência de dados e inteligência artificial está equipado com o objetivo de desenvolver uma solução de diagnóstico com base em tecnologias de inteligência artificial que poderia prever a eficácia a longo prazo da imunoterapia do cancro de pulmão. O objetivo proposto será alcançado através da investigação industrial e do desenvolvimento experimental do projeto de desenvolvimento de novas tecnologias combinadas de biomarcadores que incluam métodos preditivos essenciais de resposta em doentes com cancro do pulmão nos estádios III e IV, incluindo métodos como a imagiologia por IA/imunohistoquímica visual computorizada (IHC); b) análise de sequenciação da próxima geração (NGS) para o genoma e transcrito tumorais; c) imagiologia de IA/imunistoquímica visual computacional (IHC); (b) Análise de sequenciação da próxima geração (NGS) para o genoma e transcriptto tumorais; c) Análise de imagens de IA/imuno-histoquímica visual de computador (IHC) b) Análise de sequenciação de próxima geração (NGS) para o genoma e transcriptto tumorais; c) Análise de desempenho relacionada com a IA/computação relacionada com os doentes b) sequenciação da próxima geração (NGS) para o genoma e transcrito tumoral; (c) Análise de desempenho relacionada com a IA/computação relacionada com o doente (b) para a sequenciação da próxima geração (NGS) para o genoma e transcrito tumorais; c) análise de desempenho relacionada com a IA/computação relacionada com o doente de acordo com o desenho clínico.2.0. De acordo com a classificação e desagregação das zonas de I & D, a presente proposta corresponde à OCDE (FORD) — Subsecção 1 das Ciências da Natureza 1.2. Ciências da Computação e da Informação, bem como Subsecção 3 das Ciências Médicas e Ciências da Saúde 3.4. Biotecnologia médica. Em consonância com o objetivo da ação (1.1.1.1), o projeto contribui diretamente para a estratégia letã de especialização inteligente (RIS 3), nomeadamente contribuindo para duas áreas da RIS3: 2. biomedicina, tecnologias médicas, biofarmacêuticos e biotecnologias (desenvolver uma nova abordagem para resolver o problema global do cancro de pulmão, identificando e isolando biomarcadores específicos para o desenvolvimento de novas tecnologias) e 5. Tecnologias da informação e da comunicação (desenvolvimento de, pelo menos, uma nova solução de inteligência artificial para facilitar o trabalho dos profissionais médicos com, pelo menos, uma nova tecnologia de previsão fiável). O projeto desenvolveu seis atividades: (1) Investigação da literatura científica e patentes, (2) acesso aos dados e conclusão do conjunto de dados, (3) desenvolvimento tecnológico, (4) avaliação tecnológica no ambiente operacional, (5) otimização tecnológica e (6) divulgação da informação. O projeto alcançará os seguintes resultados: (1) Número de jovens investigadores (ETI) em entidades apoiadas: 5,16, (2) artigos científicos originais publicados em revistas ou livros de conferências incorporados em uma rede científica ou em uma base de dados SCOPUS (A ou B) cujo índice de citação atinja pelo menos 50 % do índice médio de citação do setor: 2, (3) uma nova tecnologia desenvolvida; (4) Investimento privado total em I & D: 199 341,12 EUR (incluindo intensidades reduzidas da ajuda pública pedida); (5) O projeto é um projeto de cooperação do setor privado com uma instituição de investigação e (6) o projeto envolverá jovens cientistas que desenvolverão as suas competências com o PLE 2,25 cooperante. O projeto terá início em 1 de abril de 2021 e será executado no prazo de 12 meses. Os custos elegíveis totais do projeto ascendem a 675 182,83 EUR e o cofinanciamento do FEDER a 475 841,71 EUR. Aprendizado de máquina, visão computacional, sequenciamento de próxima geração, biomarcadores, cancro de pulmão. (Portuguese)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA i samarbejde med universitetet i Letland indsender et økonomisk projekt, hvor et team af forskere inden for tværfaglig patologi, biologi, bioinformatik, datavidenskab og kunstig intelligens er udstyret med det formål at udvikle en diagnostisk løsning baseret på kunstig intelligens teknologier, der kunne forudsige den langsigtede effektivitet af lungekræft immunterapi. Det foreslåede mål vil blive nået gennem industriel forskning og eksperimentel udvikling af projektet om udvikling af ny kombineret biomarkørteknologi, der omfatter centrale prædiktive metoder til respons hos patienter med fase III og IV lungekræft, herunder metoder såsom AI/computer visuel immunhistokemi (IHC) billeddannelseb) næste generation sekventering (NGS) analyse for tumorgenom og transcripttomc) AI/computer visuel immunhistokemi (IHC) billeddannelse næste generation af sekvensanalyse (NGS) for tumorgenom og transkripttomc) AI/computervisimmunhistokemi (IHC) billeddannelse, b) næste generation af sekventering (NGS) for tumorgenom og transkripttomc) AI/computerrelateret patientrelateret præstationsanalyse b) næste generation af sekventering (NGS) for tumorgenom og transkripttom (c) AI/beregningsrelateret patientrelateret præstationsanalyse (b) for næste generation af sekventering (NGS) for tumorgenom og transkripttomc) AI/computerrelateret patientrelateret præstationsanalyse i overensstemmelse med klinisk design.2.0. Ifølge klassificeringen og opdelingen af F & U-områder svarer det nuværende forslag til OECD (FORD) — underafdeling 1 i Nature Sciences 1.2. Datalogi og informationsvidenskab samt underafdeling 3 i de medicinske videnskaber og sundhedsvidenskab 3.4. Medicinsk bioteknologi. I overensstemmelse med foranstaltningens mål (1.1.1.1) bidrager projektet direkte til Letlands strategi for intelligent specialisering (RIS 3), navnlig ved at bidrage til to områder af RIS3: 2. Biomedicin, medicinske teknologier, biofarmaka og bioteknologi (udvikling af en ny tilgang til løsning af det globale problem med lungekræft, identifikation og isolering af specifikke biomarkører til udvikling af nye teknologier) og 5. Informations- og kommunikationsteknologi (udvikling af mindst én ny kunstig intelligens-løsning for at lette arbejdet for sundhedspersonale med mindst én ny, pålidelig prognoseteknologi). Projektet har udviklet seks aktiviteter: (1) Forskning i videnskabelig litteratur og patenter, 2) adgang til data og færdiggørelse af datasæt, 3) teknologisk udvikling, 4) teknologisk evaluering i det operationelle miljø, 5) teknologioptimering og 6) informationsformidling. Projektet skal opnå følgende resultater: (1) Antal unge forskere (FTE'er) i støttede enheder: 5,16, (2) originale videnskabelige artikler offentliggjort i tidsskrifter eller konferencebøger, der indgår i et videnskabeligt netværk eller i en SCOPUS-database (A eller B), hvis referenceindeks når op på mindst 50 % af industriens gennemsnitlige referenceindeks: 2, 3) en ny teknologi er udviklet; (4) Samlede private investeringer i F & U: 199 341,12 EUR (inkl. nedsatte intensiteter af den offentlige støtte, der ansøges om) (5) Projektet er et samarbejdsprojekt for den private sektor med en forskningsinstitution, og 6) projektet vil involvere unge forskere, som vil udvikle deres kompetencer med den samarbejdende PLE 2,25. Projektet starter den 1. april 2021 og vil blive gennemført inden for 12 måneder. Projektets samlede støtteberettigede omkostninger er på 675 182,83 EUR, og EFRU-medfinansieringen beløber sig til 4 775 841,71 EUR. Maskinlæring, computersyn, næste generations sekventering, biomarkører, lungekræft. (Danish)
3 August 2022
0 references
AIIM, în cooperare cu Universitatea din Letonia, prezintă un proiect economic în care o echipă de oameni de știință de patologie interdisciplinară, biologie, bioinformatică, știința datelor și inteligența artificială este dotată cu scopul de a dezvolta o soluție de diagnosticare bazată pe tehnologii de inteligență artificială care ar putea prezice eficacitatea pe termen lung a imunoterapiei împotriva cancerului pulmonar. Obiectivul propus va fi atins prin cercetarea industrială și dezvoltarea experimentală a proiectului de dezvoltare a unei noi tehnologii combinate de biomarker care să includă metode-cheie de răspuns predictiv la pacienții cu cancer pulmonar stadiul III și IV, inclusiv metode cum ar fi imagistica AI/imunohistochimia vizuală a computerului (IHC); (b) analiza secvențierii de generație următoare (NGS) pentru genomul tumoral și transcrierea; (c) imagistica imunohistochimiei vizuale a computerului (IHC); (b) analiza secvențierii de generație următoare (NGS) pentru genomul tumoral și transcripția;(c) Imagistica imagistică a imunohistochimiei vizuale AI/calculatorului (IHC) (b) analiza secvențierii de generație următoare (NGS) pentru genomul tumoral și transcripția tumorală;(c) analiza performanței legate de IA/computație legată de pacienți (b) secvențierea de generație următoare (NGS) pentru genomul tumoral și transcriptomul tumorii; (c) analiza performanței pacienților legată de IA/calculație (b) pentru secvențierea de generație următoare (NGS) pentru genomul tumoral și transcripția;(c) analiza performanței legate de IA/calculație legată de pacient în conformitate cu proiectul clinic.2.0. În conformitate cu clasificarea și defalcarea domeniilor C & amp; D, prezenta propunere corespunde OCDE (FORD) – subsecțiunea 1 din Științele Naturii 1.2. Informatică și științe ale informației, precum și subsecțiunea 3 a Medical Sciences and Health Sciences 3.4. Biotehnologie medicală. În conformitate cu obiectivul acțiunii (1.1.1.1), proiectul contribuie în mod direct la strategia letonă de specializare inteligentă (RIS 3), în special prin contribuția la două domenii ale RIS3: 2. biomedicina, tehnologiile medicale, biofarmaceuticele și biotehnologiile (dezvoltarea unei noi abordări pentru rezolvarea problemei globale a cancerului pulmonar, identificarea și izolarea markerilor biologici specifici pentru dezvoltarea de noi tehnologii) și 5. Tehnologiile informației și comunicațiilor (dezvoltarea cel puțin a unei noi soluții de inteligență artificială pentru a facilita activitatea profesioniștilor din domeniul medical cu cel puțin o nouă tehnologie de prognoză fiabilă). Proiectul a dezvoltat șase activități: (1) Cercetarea literaturii și brevetelor științifice, (2) accesul la date și finalizarea setului de date, (3) dezvoltarea tehnologică, (4) evaluarea tehnologiei în mediul operațional, (5) optimizarea tehnologiei și (6) diseminarea informației. Proiectul va obține următoarele rezultate: (1) Numărul de tineri cercetători (ENI) din entitățile care beneficiază de sprijin: 5,16, (2) articole științifice originale publicate în reviste sau cărți de conferință încorporate într-o rețea științifică sau într-o bază de date SCOPUS (A sau B) al căror indice de citare atinge cel puțin 50 % din indicele de citare mediu din industrie: 2, (3) o nouă tehnologie dezvoltată; (4) Total investiții private în C & Amp; D: 199 341,12 EUR (inclusiv intensitățile reduse ale ajutorului public solicitat); (5) Proiectul este un proiect de cooperare în sectorul privat cu o instituție de cercetare, iar (6) proiectul va implica tineri oameni de știință care își vor dezvolta competența cu PLE 2,25. Proiectul va începe la 1 aprilie 2021 și va fi implementat în termen de 12 luni. Costurile eligibile totale ale proiectului sunt de 675 282,83 EUR, iar cofinanțarea FEDR este de 475 841,71 EUR. Învățare automată, viziune computerizată, secvențiere de generație următoare, markeri biologici, cancer pulmonar. (Romanian)
3 August 2022
0 references
AImuno SIA i samarbete med Lettlands universitet lämnar in ett ekonomiskt projekt där ett team av forskare inom tvärvetenskaplig patologi, biologi, bioinformatik, datavetenskap och artificiell intelligens är utrustade med målet att utveckla en diagnostisk lösning baserad på artificiell intelligens teknik som kan förutsäga den långsiktiga effektiviteten av lungcancer immunterapi. Det föreslagna målet kommer att uppnås genom industriell forskning och experimentell utveckling av projektet för att utveckla ny kombinerad biomarkörteknik som omfattar viktiga prediktiva metoder för respons hos patienter med lungcancer i steg III och IV, inklusive metoder som AI/datorvisuell immunohistokemi (IHC), b) nästa generations sekvenseringsanalys (NGS) för tumörgenom och transkripttom, c) AI/datorvisimmunhistokemi (IHC). b) analys av nästa generations sekvensering (NGS) för tumörgenom och transkripttom, c) visual immunohistochemistry (IHC) bildanalys av AI/dator (IHC) (b) nästa generations sekvenseringsanalys (NGS) för tumörgenom och transkripttom.c) AI/beräkningsrelaterad patientrelaterad prestandaanalys b) nästa generations sekvensering (NGS) för tumörgenom och transkripttom. (c) AI/beräkningsrelaterad patientrelaterad prestandaanalys b) för nästa generations sekvensering (NGS) för tumörgenom och transkripttom, c) AI/beräkningsrelaterad patientrelaterad prestandaanalys enligt klinisk design.2.0. Enligt klassificeringen och uppdelningen av FoU-områden motsvarar det aktuella förslaget OECD (FORD) – underavsnitt 1 i Naturvetenskap 1.2. Datavetenskap och informationsvetenskap samt underavsnitt 3 i Medicinsk vetenskap och hälsovetenskap 3.4. Medicinsk bioteknik. I linje med åtgärdens mål (1.1.1.1) bidrar projektet direkt till Lettlands strategi för smart specialisering (RIS 3), särskilt genom att bidra till två områden inom RIS3: 2. Biomedicin, medicinsk teknik, biofarmaceutiska läkemedel och bioteknik (utveckling av en ny strategi för att lösa det globala problemet med lungcancer, identifiering och isolering av specifika biomarkörer för utveckling av ny teknik) och 5. Informations- och kommunikationsteknik (utveckling av minst en ny AI-lösning för att underlätta arbetet för sjukvårdspersonal med minst en ny, tillförlitlig prognosteknik). Projektet har utvecklat sex aktiviteter: (1) Forskning av vetenskaplig litteratur och patent, 2) tillgång till data och komplettering av datauppsättningar, 3) teknisk utveckling, 4) teknisk utvärdering i driftmiljön, (5) teknikoptimering och (6) informationsspridning.Projektet kommer att uppnå följande resultat: (1) Antal unga forskare i enheter som får stöd: 5,16, (2) vetenskapliga originalartiklar publicerade i tidskrifter eller konferensböcker som ingår i ett vetenskapligt nätverk eller i en SCOPUS-databas (A eller B), vars referensindex uppgår till minst 50 % av branschens genomsnittliga referensindex: 2, 3) en ny teknik som utvecklats. (4) Totala privata investeringar i FoU: 199 341,12 EUR (inklusive sänkta stödnivåer för det sökta offentliga stödet). (5) Projektet är ett samarbetsprojekt inom den privata sektorn med en forskningsinstitution, och (6) projektet kommer att involvera unga forskare som kommer att utveckla sin kompetens med det samarbetande PLE 2,25.Projektet inleds den 1 april 2021 och kommer att genomföras inom 12 månader.Projektets totala stödberättigande kostnader är 675 218,83 EUR och Eruf-medfinansiering är 475 841,71 EUR. Maskininlärning, datorseende, nästa generations sekvensering, biomarkörer, lungcancer. (Swedish)
3 August 2022
0 references
Miera iela 25, Rīga, LV-1001
0 references
Jelgavas iela 3, Rīga, LV-1004
0 references
Identifiers
1.1.1.1/20/A/146
0 references