Chercheuse en oncologie (coordination scientifique Pr Armando Santoro)
📍 Humanitas Research Hospital, Milano
Bourse reçue: €3.000Développement de modèles d'intelligence artificielle (GANs) pour améliorer l'imagerie diagnostique dans le cancer du poumon, avec un accent sur la prédiction précoce et la stratification du risque. Projet coordonné par le Pr Armando Santoro à Humanitas.
Le projet en est à la phase de recueil et d'harmonisation des données cliniques de deux cohortes rétrospectives de patients atteints de CBNPC traités par chimio-immunothérapie et immunothérapie. La base de données sera bientôt partagée avec l'AI Center afin de générer et de valider des données synthétiques au moyen de modèles d'intelligence artificielle ; en parallèle, l'inclusion des patients dans la cohorte prospective de validation et la coordination de la biopsie liquide ont commencé. Le nettoyage des données et la structuration de la base finale sont en cours d'achèvement avant le transfert à l'AI Center ; suivront le développement des modèles génératifs et la comparaison entre données réelles et synthétiques en termes de fiabilité statistique et d'utilité clinique.
«Ce financement représente une étape fondamentale pour transformer des données cliniques en vie réelle en outils innovants pour la recherche en oncologie. Il nous permettra de développer le projet et de partager les résultats futurs dans des contextes scientifiques internationaux.»
— Silvia Masini
Générer des données synthétiques adéquates à partir d'une cohorte en vie réelle de patients consécutifs atteints d'un cancer du poumon bien documentés, à l'aide de GANs et d'autres modèles génératifs, et valider les données synthétiques produites au moyen d'un cadre de validation en termes de fidélité statistique, d'utilité clinique et de préservation de la confidentialité.
Nous prévoyons de générer des jeux de données synthétiques de haute fidélité reproduisant fidèlement la distribution statistique et la complexité clinique des cohortes réelles de CBNPC. Validés au moyen des cadres SAFE et MOSAIC, les modèles démontreront une meilleure capacité à prédire les résultats de l'immunothérapie de première ligne, tout en assurant une protection robuste de la confidentialité et en permettant un partage sécurisé des données.
Chaque 3 000 € collectés = un grant de plus pour le prochain appel. Vous courez, vous donnez, ils font de la recherche.
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