Apply AI: Pilotierung KI-gestützter Bilduntersuchung in medizinischen Zentren

Erwartete Auswirkungen:

na

Erwartete Ergebnisse:

Ergebnisse und Liefergegenstände

• Ein oder mehrere Proof-of-Concepts von replizierbaren, skalierbaren Cloud-basierten KI/GenAI-Systemen zur Analyse medizinischer Bilddaten in einem Gesundheitswesen, mit Demonstration der Rolle der Kliniker bei der Validierung von KI/GenAI-Ergebnissen und Berichten, die eine nahtlose Integration des Systems in klinische Arbeitsabläufe zeigen.
• Evidenzbasierte Analyse der (Kosten-)Effizienz der pilotierten Lösungen für Gesundheitssysteme zu regulatorischen und HTA-Zwecken.
• Zwei oder mehr Veranstaltungen oder Workshops pro Jahr und pro Projekt für das europäische Netzwerk von KI-gestützten fortschrittlichen Screening-Zentren. Die Agenda sollte die aus den Projektaktivitäten gewonnenen Erkenntnisse sowie andere für das Netzwerk relevante Punkte enthalten. Die Zufriedenheitsraten der Teilnehmer sollten für die Veranstaltungen und Workshops gemessen werden.
• Medizinische Zentren im Konsortium traten dem europäischen Netzwerk von KI-gestützten fortschrittlichen Screening-Zentren im Rahmen der Apply AI-Strategie bei.
• Ein Plan zur Erlangung der behördlichen Zulassung für die Anwendung von KI/GenAI-Lösungen in realen Szenarien und klinischen Umgebungen. Dies umfasst die erforderlichen Risikomanagement- und Compliance-Aktivitäten sowie klinische Bewertungspläne und die klinische Nachbeobachtung nach dem Inverkehrbringen.
• Detaillierter Datenschutz- und Cybersicherheitsplan mit Maßnahmen zur Sicherung sensibler Gesundheitsdaten, zur Minderung von Cybersicherheitsrisiken und zur Einhaltung der EU-rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen.
• Nachhaltigkeitsplan für die Übernahme der Systeme in der gesamten EU.
• Bericht über Stakeholder-Engagement und Verbreitung mit messbaren Aktionen (KPIs).

Umfang:

Jedes im Rahmen dieser Maßnahme geförderte Projekt sollte ein skalierbares Cloud-basiertes KI/GenAI-System implementieren, das europäische vertrauenswürdige und sichere KI/GenAI-Algorithmen ausführt, die mit sehr großen Mengen von Patientendaten entwickelt, trainiert und validiert wurden. Sie sollten eine sichere, datenschutzkonforme Cloud-Umgebung einrichten, die für die Analyse von Gesundheitsdaten erforderlich ist, mit geeigneten Zugangs- und Identifizierungswerkzeugen nur für autorisierte Nutzung, und das gesamte System wie in diesem Thema beschrieben implementieren, nahtlos integriert in die regulären klinischen Arbeitsabläufe der beteiligten Versorgungseinrichtungen. Interoperabilität und die Notwendigkeit der Kommunikation mit der IT-Gesundheitsinfrastruktur (z. B. elektronische Patientenakte (EPA), Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme (PACS), Radiologische Informationssysteme (RIS) usw.) müssen berücksichtigt werden.

Die Projekte sollten die Integration und groß angelegte Validierung von Cloud-basierten KI/GenAI-Systemen demonstrieren, nach einer gründlichen Bewertung und Prüfung einer großen Anzahl von Patiententestfällen in realen Gesundheitseinrichtungen. Die Antragsteller werden gebeten, die Arten von Gesundheitsdaten, die vertrauenswürdigen und sicheren KI/GenAI-Algorithmen und die medizinischen Anwendungsfälle auszuwählen, wobei der Schwerpunkt auf Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen liegt. Die Projekte sollten eine technische und klinische Validierung der Systeme durchführen und Nachweise über die Leistung und Benutzerfreundlichkeit von KI-Systemen in verschiedenen klinischen Umgebungen generieren. Sie werden die KI-Systeme für das Screening in klinischen Umgebungen einsetzen, eine lokale Leistungsbewertung und eine Überwachung der Lösungen nach der Bereitstellung durchführen, einschließlich der Generierung von Nachweisen zur Kosteneffizienz im Hinblick auf regulatorische Anforderungen und die Bewertung von Gesundheitstechnologien (HTA). Wo immer relevant, sollte jedes Projekt KI/GenAI-Lösungen einsetzen, die bereits im TEF for Health getestet und validiert wurden.