Nové metody pro vyšetření žaludku pomocí umělé inteligence: Využití hlubokého učení pro asistovanou gastroskopii

Poskytovatel

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

Program

INTER-EXCELLENCE II

Veřejná soutěž

SMSM2024LU002

Hlavní účastníci

Univerzita Karlova / Matematicko-fyzikální fakulta

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

MSMT-10081/2024-14

Název projektu anglicky

Improving stomach examinations with Artificial Intelligence: A deep learning approach for assisted gastroscopy

Anotace anglicky

Deep learning enables enormous progress in many tasks in the field of image processing. Artificial intelligence (AI) continually delivers new top results in the areas of detection and classification, sometimes matching or even exceeding human performance. These achievements impact many areas, including medical applications. A special area of medical applications is gastroenterology. Machine learning algorithms are already being used in gastroenterology to support gastroenterologists during interventions. Gastroscopy is a commonly performed medical procedure that is critical to the diagnosis and treatment of many gastroenterological diseases. Despite its frequency, gastroscopy presents challenges ranging from the identification of a variety of different findings to the need for extensive medical knowledge and experience. Particularly for medical beginners, the complexity of the required diagnoses can lead to errors and incorrect treatment approaches. Our project aims to improve the precision and safety of gastroscopy by empowering medical professionals with advanced AI technologies. The project combines deep learning algorithms with extensive medical expertise from previous gastroscopy examinations (medical reports) to perform image analysis during examinations. This enables the collection and analysis of relevant diagnostic features that are essential for accurate assessment and treatment.

Kategorie VaV

IF - Infrastruktura výzkumu, vývoje a inovací

OECD FORD - hlavní obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

OECD FORD - vedlejší obor

—

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika

Zahájení řešení

1. 7. 2024

Ukončení řešení

31. 12. 2026

Poslední stav řešení

B - Běžící víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

12. 2. 2025

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MSM-LU-R

Datum dodání záznamu

4. 3. 2025

Celkové uznané náklady

5 347 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

5 347 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč