Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Programme 2021 - 2027 Interreg VI-A Maas-Rijn/Meuse-Rhin/Maas-Rhein (Netherlands-Belgium-Germany)

Date of latest update: 2025-02-14

Description

Description (NL):

Digitalisering luidt de toekomst van de gezondheidszorg in. Dit project richt zich op het digitaliseren van de pathologie, een cruciaal onderdeel van de klinische workflows, waar in de hele regio een tekort aan is. Het delen en analyseren van beelden in combinatie met kunstmatige intelligentie (AI), ook wel "Digitale Pathologie" (DP) genoemd, biedt de mogelijkheid voor een snellere en nog nauwkeurigere diagnose. Het ontwikkelen van op AI gebaseerde oplossingen is een uitdaging en vereist grote hoeveelheden gegevens van hoge kwaliteit en interdisciplinaire samenwerking tussen pathologen en datawetenschappers. Toch is deze unieke expertise aanwezig in de Maas-Rijn regio. We willen het eerste grensoverschrijdende DP-platform ontwikkelen dat pathologen uit verschillende regio's in staat stelt om samen te werken, waardoor een snellere en preciezere diagnose van patiënten mogelijk wordt. In het platform implementeren we bestaande en nieuwe AI-algoritmen die in dit project worden ontwikkeld. Deze algoritmen zullen helpen bij de diagnostiek en de therapierespons van patiënten voor longkanker en colorectale diagnoses, waardoor de gezondheidszorg in onze regio zal verbeteren. We zullen ook een nieuwe moleculaire beeldvormingstechniek onderzoeken, massaspectrometriebeeldvorming, als de volgende generatie innovatie op het gebied van DP. Dit project zal bijdragen aan de introductie van geavanceerde technologieën in de regio, het gebruik van AI in ziekenhuizen bevorderen en onderzoek en innovatie op het gebied van DP in de regio stimuleren, wat sterk bijdraagt aan doelstelling 1.i. Dit zal leiden tot een betere gezondheidszorg in de Euregio voor twee ziekten waaraan een sterke nood is, wat zal leiden tot gezondere inwoners. Door de krachten van onze organisaties in de Euregio te bundelen, verwachten we een grote impact te hebben op het klinisch gebruik van DP, meer talent naar onze regio te trekken en kansen te creëren voor nieuwe kmo's om zich in dit innovatieve ecosysteem te vestigen. We zullen de eersten zijn die een grensoverschrijdende, meertalige aanpak voor het klinisch gebruik van DP hanteren, die als use case zal dienen voor andere regio's in Europa en daarbuiten. Ons consortium bestaat uit verschillende organisaties met grote collecties aan materiaal, die gedeeld kunnen worden via dataovereenkomsten. Gecombineerd met onze sterke kennis op het gebied van machine learning, bevinden we ons in een unieke positie om algoritmen van klinische kwaliteit te ontwikkelen, wat ten voordele van KMO's in de regio is. De twee betrokken KMO's zijn experts in digitale pathologiesoftware, terwijl M4i zeer bedreven is in massaspectrometriebeeldvorming. Daarom zal de complementaire expertise van de partners in dit project zorgen voor een grensoverschrijdend partnerschap dat ook na dit project zal blijven bestaan. Om de duurzaamheid van het project en de toekomstige regionale impact te garanderen, kunnen het platform en de gegenereerde (geanonimiseerde) gegevens beschikbaar worden gesteld aan ziekenhuizen en bedrijven volgens GDPR. Juridische aspecten omtrent grensoverschrijdende regelgeving zullen worden onderzocht en we zullen een multi-stakeholder adviesraad oprichten. Tot slot zullen we een internationaal trainingsnetwerk over DP ontwikkelen. Om aan deze behoeften te voldoen, en vanwege de inflatie, is ons budget met 20% verhoogd ten opzichte van stap 1. Het project start op 1 september vanwege de zomervakantie en de noodzaak om personeel in te huren.

Description (FR):

La numérisation des soins de santé est un enjeu majeur de nos sociétés. La pathologie occupe une place cruciale dans les flux de diagnostic en milieu hospitalier, mais il existe une pénurie d'expert. Ce projet se concentre sur la numérisation de la pathologie. Le partage et l’analyse d’images en combinaison avec l’intelligence artificielle (IA), appelée « pathologie numérique » ou "Digital Pathology" (DP), offrent le potentiel de diagnostics plus rapide et plus précis. Le développement de solutions basées sur l'IA est un défi, nécessitant de grands volumes de données de haute qualité et des collaborations interdisciplinaires entre pathologistes et data scientists. Ce savoir-faire unique est présent dans la région Meuse-Rhin. Dans l'objectif d'améliorer les soins de santé, nous visons à développer la première plateforme DP transfrontalière pour permettre aux pathologistes de différentes régions de collaborer et faciliter un diagnostic plus rapide et plus précis des pathologies. Dans la plateforme, nous implémenterons des algorithmes d'IA existants ainsi que de nouveaux algorithmes développés dans ce projet. Ces AI faciliteront le diagnostic des patients et la réponse thérapeutique pour les cancers du poumon et colorectal. Nous étudierons également une nouvelle technique d'imagerie moléculaire, l'imagerie par spectrométrie de masse, innovation de nouvelle génération dans le domaine de la DP. Ce projet contribuera à l'adaptation des technologies de pointe dans la région, en facilitant l'adoption de l'IA dans les hôpitaux et en faisant progresser la recherche et l'innovation en DP, contribuant ainsi fortement à l'SO 1.i. Cela conduira à une amélioration des soins de santé des citoyens dans l’Euregio pour deux maladies présentant d’importants besoins non satisfaits. En combinant les forces de nos organisations, nous espérons avoir un impact significatif sur l'utilisation clinique de la DP, attirer davantage de talents dans notre région et créer des opportunités pour l'établissement de nouvelles PME dans cet écosystème innovant. Nous serons les premiers à adopter une approche multilingue et transfrontalière de l’utilisation clinique de la DP, qui servira d'exemple pour d’autres régions. Notre consortium comprend plusieurs organisations disposant de grandes cohortes de matériel, qui peuvent être partagées via des accords de données. Combinés à de solides connaissances en apprentissage automatique, nous sommes dans une position unique pour développer des algorithmes de qualité clinique. Les deux PME impliquées sont expertes en logiciels de pathologie numérique, tandis que M4i est hautement compétente en imagerie par spectrométrie de masse. Par conséquent, l'expertise complémentaire des partenaires de ce projet garantira un partenariat transfrontalier qui perdurera au-delà de ce projet. Pour garantir la durabilité du projet et son impact régional futur, la plateforme et les données générées (anonymisées) peuvent être mises à la disposition des hôpitaux et des entreprises conformément au RGPD. Les aspects juridiques concernant la réglementation transfrontalière seront examinés et nous mettrons en place un comité consultatif multipartite. Enfin, nous développerons un réseau international de formation sur la DP. Pour répondre à ces besoins, notre budget a augmenté de 20% par rapport à l'étape 1 (principalement du à l'inflation). Le projet démarrera le 1/9/2024 en raison des vacances d'été et de la nécessité d'embaucher du personnel.

Description (EN):

Digitization heralds the future of healthcare. This project focuses on digitizing pathology, which holds a crucial position in clinical workflows for diagnostics, yet there is a shortage across the region. Image sharing and analysis in combination with artificial intelligence (AI), termed “Digital Pathology” (DP), holds the potential for faster and even more accurate diagnosis. Developing AI-based solutions is challenging, requiring large volumes of high-quality data and interdisciplinary collaborations between pathologists and data scientists. Yet, this unique expertise is present in the Meuse-Rhine region. We aim to develop the first cross-border DP platform that enables pathologists from different regions to collaborate, facilitating a faster and more precise patient diagnosis. In the platform, we will implement existing AI-algorithms and new algorithms that will be developed in this project. These algorithms will aid in patient diagnosis and therapy response for lung cancer and colorectal diagnoses, improving healthcare in our region. We will also investigate a novel molecular imaging technique, mass spectrometry imaging, as the next-generation innovation in the DP field. This project will contribute to the adaptation of cutting-edge technologies in the region, facilitating the uptake of AI in hospitals, and advancing research and innovation regarding DP in the region, therefore strongly contributing to SO 1.i. This will lead to improved healthcare in the Euregion in two diseases with a high unmet need, leading to healthier citizens. By combining the strengths of our organizations in the Euregion, we expect to significantly impact the clinical use of DP, attract more talents to our region, and create opportunities for new SMEs to establish themselves in this innovative ecosystem. We will be the first to adopt a multi-cross-border, multilingual approach for the clinical use of DP, which will serve as a use case for other regions in Europe and beyond. Our consortium comprises several organizations with large cohorts of material, which can be shared via data agreements. Combined with strong knowledge in machine learning, we are uniquely positioned to develop clinical-grade algorithms that can benefit SMEs in the region. The two SMEs involved are experts in digital pathology software, while M4i is highly skilled in Mass spectrometry imaging. Therefore the complementary expertise from the partners in this project will ensure a cross-border partnership that will endure beyond this project. To ensure the project’s sustainability and future regional impact, the platform and generated (anonymized) data can be made available to hospitals and companies according to GDPR. Legal aspects regarding cross-border regulations will be examined, and we will set up a create a multi-stakeholder advisory board. Finally, we will develop an international training network on DP. To answer to these needs, and due to inflation, our budget has increased by 20% compared to step 1. The project will start on September 1st due to the summer break and need to hire staff.

Description (DE):

Die Digitalisierung läutet die Zukunft des Gesundheitswesens ein. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Digitalisierung der Pathologie, die in den klinischen Arbeitsabläufen für die Diagnostik eine entscheidende Rolle spielt, in der Maas-Rhein-Region jedoch ein Mangel besteht. Die gemeinsame Nutzung und Analyse von Bildern in Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI), auch „Digitale Pathologie“ (DP) genannt, birgt das Potenzial diese Lücke zu schließen. Die Entwicklung KI-basierter Lösungen ist eine Herausforderung und erfordert große Mengen hochwertiger Daten und eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Pathologen und Datenwissenschaftlern. Dieses einzigartige Fachwissen ist jedoch in der Maas-Rhein-Region vorhanden. Unser Ziel ist es, die erste grenzüberschreitende DP-Plattform zu entwickeln, die Pathologen aus verschiedenen Regionen die Zusammenarbeit ermöglicht und so eine schnellere und präzisere Patientendiagnose ermöglicht. In der Plattform werden wir sowohl bereits bestehende als auch von diesem Projekt neu entwickelte KI-Algorithmen implementieren. Wir werden auch eine neuartige molekulare Bildgebungstechnologie, die bildgebende Massenspektrometrie, als Innovation für die DP untersuchen. Dieses Projekt wird daher zur Anwendung modernster Technologien in der Region beitragen, die Einführung von KI in Krankenhäusern beschleunigen und Forschung und Innovation im Bereich DP in der Region vorantreiben. Damit wird ein wichtiger Beitrag zu SO 1.i geleistet. Dies wird zu einer verbesserten Gesundheitsversorgung der Bürger in der Euregio führen, mit Fokus auf das Therapieansprechen bei Lungenkrebs und Darmdiagnosen, beide mit hohem ungedecktem Bedarf. Wir erwarten, dass die Zusammenarbeit unserer Organisationen in der Euregio den klinischen Einsatz von DP erheblich fördern wird, mehr Fachkräfte in unsere Region locken und Möglichkeiten für neue KMU schaffen wird, sich in diesem innovativen Ökosystem zu etablieren. Wir werden die Ersten sein, die einen grenzüberschreitenden, mehrsprachigen Ansatz für den klinischen Einsatz von DP übernehmen, der als Blaupause für andere Regionen in Europa und darüber hinaus dienen wird. Unser Konsortium besteht aus mehreren Organisationen mit großen Materialkohorten, die über Vereinbarungen gemeinsam genutzt werden können. Ausgestattet mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen sind wir in der einzigartigen Position, Algorithmen auf klinischer Ebene zu entwickeln, von denen KMU in der Region profitieren können. Die beiden beteiligten KMU sind Experten für digitale Pathologiesoftware, während das M4i über umfassende Kenntnisse in der bildgebenden Massenspektrometrie verfügt. Daher wird das komplementäre Fachwissen dieses Projektes eine grenzüberschreitende Partnerschaft gewährleisten, die über dieses Projekt hinaus Bestand haben wird. Um eine nachhaltige Wirkung des Projekts auf die Region auch zukünftig sicherzustellen, werden die Plattform und die generierten (anonymisierten) Daten Krankenhäusern und Unternehmen gemäß DSGVO zur Verfügung gestellt. Wir werden rechtliche Aspekte grenzüberschreitender Regulierungen prüfen und einen Interessensvertreter-Beirat einrichten. Zudem werden wir ein internationales Trainingsnetzwerk zum Thema DP aufbauen. Um diesen Bedarf zu decken, wurde unser Budget aufgrund der Inflation im Vergleich zu Schritt 1 um 20% erhöht. Das Projekt wird aufgrund der Sommerpause und der Notwendigkeit, Personal einzustellen, am 1. September starten.

Expected Achievements (NL):

Cytomine zal klinische functies, een gebruikersbeheersysteem en een AI-winkel voor het platform ontwikkelen, zodat een bètaversie geschikt voor grensoverschrijdend diagnostisch gebruik en integratie van ten minste twee AI-demonstrators kan ontstaan. Het platform zoals ontwikkeld in WP1 zal regelmatig geëvalueerd worden door 6 pathologen van verschillende ziekenhuizen in de Euregio. Deze feedback zal gebruikt worden om het platform te optimaliseren tot de definitieve versie. Ontwikkeling en multi-institutionele validatie van AI-algoritmen voor i) diagnostiek van ziekten in endoscopisch verkregen colorectale monsters en ii) voorspelling van PD-L1 (immunotherapie) in longkanker. Een nieuwe techniek die moleculaire gegevens verzamelt op coupe-niveau zal worden geëvalueerd op zijn potentiële toegevoegde waarde voor gepersonaliseerde diagnostiek in darm- en longkankerstalen. Het voordeel wordt aangetoond in patiëntencohorten. In dit WP zorgen we ervoor dat het platform en de twee ontwikkelde algoritmen ook buiten het consortium gebruikt kunnen worden op een GDPR-proof manier op lange termijn. Kennis zal worden behouden via een trainingsnetwerk.

Expected Achievements (FR):

Cytomine développera des fonctionnalités cliniques, un système de gestion des utilisateurs et un market place d'IA, facilitant une version bêta pour une utilisation diagnostique transfrontalière et intégrant au moins deux démonstrateurs d'IA. La plateforme telle que développée dans le WP1 sera régulièrement évaluée par 6 pathologistes de différents hôpitaux de l'Euregio. Ce retour d'expérience servira à optimiser la plateforme jusqu'à la version finale de déploiement. Développement et validation multi-institutionnelle d'algorithmes d'IA pour i) le diagnostic de maladies dans des échantillons colorectaux acquis par endoscopie et ii) la prédiction PD-L1 (immunothérapie) dans le cancer du poumon. Une nouvelle technique de collection des données moléculaires au niveau de la lame sera évaluée pour le diagnostic personnalisé des échantillons de cancer de l'intestin et du poumon. La preuve du bénéfice est démontrée dans des cohortes de patients. Dans ce WP, nous veillerons à ce que la plateforme et les deux algorithmes développés puissent être utilisés au-delà du consortium de manière à l'épreuve du RGPD sur le long terme. Les connaissances seront conservées grâce à un réseau de formation.

Expected Achievements (EN):

Cytomine will develop clinical features, a user management system and an AI store for the platform, facilitating a beta version suitable for cross-border diagnostic use and integration of at least two AI demonstrators. The platform as developed in WP1 will be regularly evaluated by 6 pathologists of different hospitals in the Euregion. This feedback will be used to optimize the platform up to the final deployment version. Development and multi-institutional validation of AI algorithms for i) diagnostics of diseases in endoscopically acquired colorectal samples and ii) PD-L1 (immunotherapy) prediction in lung cancer. A novel technique which gathers molecular data on slide level will be evaluated for its potential added value for personalised diagnostics in intestinal and lung cancer samples. Proof of benefit is demonstrated in patient cohorts. In this WP, we will ensure that the platform and two developed algorithms can be utilized beyond the consortium in a GDPR-proof manner on the long term. Knowledge will be retained through a training network.

Expected Achievements (DE):

Cytomine wird klinische Funktionen, ein Benutzerverwaltungssystem und einen KI-Store für seine Plattform entwickeln, die damit für den internationalen diagnostischen Einsatz und die Integration von mindestens zwei KI-Demonstratoren geeignet sein wird Die in WP1 entwickelte Plattform wird regelmäßig von 6 Pathologen verschiedener Krankenhäuser in der Euregio evaluiert. Dieses Feedback wird verwendet, um die Plattform bis zur endgültigen Bereitstellungsversion zu optimieren. Entwicklung und multi-institutionelle Validierung von KI-Algorithmen für i) Diagnose von Krankheiten in endoskopisch gewonnenen kolorektalen Proben und ii) PD-L1 (Immuntherapie)-Vorhersage bei Lungenkrebs. Eine neuartige Technik, die molekulare Daten auf Objektträgerebene sammelt, wird auf ihren potenziellen Mehrwert für die personalisierte Diagnostik in Darm- und Lungenkrebsproben untersucht. Der Nutzennachweis wird in Patientenkohorten nachgewiesen. In diesem WP stellen wir sicher, dass die entwickelte Plattform und die zwei entwickelten Algorithmen langfristig und DSGVO-konform über das Konsortium hinaus genutzt werden können. Der Wissenserhalt erfolgt über ein Schulungsnetzwerk.

Project outputs: Support for Cytomine(EN)
Steun voor Cytomine(NL)
Unterstützung für Cytomine(DE)
Cytomine support(FR)
Finanzielle Unterstützung für Unternehmen: Cytomine(DE)
Financiële steun voor bedrijf: Cytomine(NL)
Financial support for enterprise: Cytomine(EN)
Soutien financier à l'entreprise : Cytomine(FR)
Samenwerking tussen Cytomine en UHasselt/UKK(NL)
Cooperation between Cytomine and UHasselt/UKK(EN)
Cooperation between Cytomine and UHasselt/UKK(FR)
Kooperation zwischen Cytomine und UHasselt/UKK(DE)
Aspect Analytics est soutenu financièrement(FR)
Aspect Analytics wordt financieel ondersteund(NL)
Aspect Analytics wird finanziell unterstützt(DE)
Aspect Analytics is supported financially(EN)
Soutien financier pour Aspect Analytics(FR)
Finanzielle Unterstützung für Aspect Analytics(DE)
Financiële steun voor Aspect Analytics(NL)
Financial support for Aspect Analytics(EN)
Aspect Analytics kooperiert mit Forschungsorganisationen(DE)
Aspect Analytics coopère avec des organismes de recherche(FR)
Aspect Analytics cooperates with research organisations(EN)
Aspect Analytics werkt samen met onderzoeksorganisaties(NL)

Thematic information

Health and social services Knowledge and technology transfer

Priority: (VI-A_NL-BE-DE_1) "A smarter Meuse-Rhine area" aims at promoting innovation in the programme area, further strengthening the innovation system and increasing the exploitation of the innovation system. Stimulation of innovation is focussed mostly on the outlined grand societal challenges of Industrial Transition, Green Transformation and Healthier inhabitants.

Priority specific objective: RSO1.1. Developing and enhancing research and innovation capacities and the uptake of advanced technologies

Priority policy objective (Interreg specific objective): PO1 A more competitive and smarter Europe by promoting innovative and smart economic transformation and regional ICT connectivity

Type of intervention: 028 Technology transfer and cooperation between enterprises, research centres and higher education sector

Partners (6)

Lead Partner: Universiteit Hasselt

Partner’s ID if not PIC: BE 0208.359.859

Department: - BIOMED (Biomedical Research Institute) - DSI (Data Science Institute)

Address: Martelarenlaan, 3500 Hasselt, Belgium

Department address: Agoralaan, 3590 Diepenbeek, Belgium

Legal status: public

Organisation type: Higher education and research organisations

Website: https://www.uhasselt.be/

Total budget: EUR 1 555 769.06

Partner’s programme co-financing: EUR 777 884.53

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 777 884.53

Universitätsklinikum Köln

Name: Universitätsklinikum Köln

Department: Institute of Pathology

Partner’s ID if not PIC: DE 215 420 431

Address: Kerpener Str., 50937 Köln, Germany

Department address: Kerpener Str., 50937 Köln, Germany

Legal status: public

Organisation type: Hospitals and medical centres

Website: http://uk-koeln.de

Total budget: EUR 721 234.00

Partner’s programme co-financing: EUR 360 617.00

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 360 617.00

Aspect Analytics

Name: Aspect Analytics

Partner’s ID if not PIC: BE0715.520.401

Address: C-mine, 3600 Genk, Belgium

Department address: C-mine, 3600 Genk, Belgium

Legal status: private

Organisation type: SME

Website: http://www.aspect-analytics.com

Total budget: EUR 280 686.56

Partner’s programme co-financing: EUR 140 343.28

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 140 343.28

GBER schemes / de minimis: GBER Article 20

Cytomine Corporation SA

Name: Cytomine Corporation SA

Partner’s ID if not PIC: BE0762.634.091

Address: Quai Banning, 4000 LIEGE, Belgium

Department address: Quai Banning, 4000 LIEGE, Belgium

Legal status: public

Organisation type: SME

Website: https://cytomine.com

Total budget: EUR 649 338.00

Partner’s programme co-financing: EUR 324 669.00

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 324 669.00

GBER schemes / de minimis: GBER Article 20

Université de Liège

Name: Université de Liège

Department: Montefiore Institute, Dept. Electrical Engineering and Computer Science

Partner’s ID if not PIC: BE 0325 777 171

Address: Place du 20 Août, 4000 Liège, Belgium

Department address: Allée de la Découverte, 4000 Liège, Belgium

Legal status: public

Organisation type: Higher education and research organisations

Website: https://www.uliege.be/

Total budget: EUR 322 172.86

Partner’s programme co-financing: EUR 161 086.43

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 161 086.43

Universiteit Maastricht

Name: Universiteit Maastricht

Department: M4i / Pathology

Partner’s ID if not PIC: NL003475268B01

Address: Minderbroedersberg, 6211 LK Maastricht, Netherlands

Department address: Universiteitssingel, 6229 ER Maastricht, Netherlands

Legal status: public

Organisation type: Higher education and research organisations

Website: https://www.maastrichtuniversity.nl/

Total budget: EUR 700 630.06

Partner’s programme co-financing: EUR 350 315.03

Partner’s programme co-financing rate: 50.00%

Partner contribution: EUR 350 315.03

Partners map

Partners and Projects info

Hasselt University

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Partners and Projects info

University Hospital Cologne

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Partners and Projects info

Aspect Analytics

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Partners and Projects info

Cytomine Corporation SA

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Partners and Projects info

University of Liege

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Partners and Projects info

Maastricht University

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Lead partner

Project partner

Summary

Project name (NL): Digitale Pathologie Innovaties in Grensoverschrijdende Connectiviteit, AI en Massaspectrometrie

Project name (FR): Innovations en Pathologie Numérique dans la Collaboration Transfrontalière, l'IA et la Spectrométrie de Masse

Project name (EN): Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Project name (DE): Innovationen in der Digitalen Pathologie zur Grenzüberschreitenden Vernetzung, Künstlicher Intelligenz und Massenspektrometrie

Project acronym: DigiPathConnect

Project ID: IMR6-00004

Project start date: 2024-09-01

Project end date: 2027-08-31

Project status: ongoing

Relevant linked projects:

Bigpicture (IMI) (EN), Bigpicture (IMI) (DE), Bigpicture (IMI) (NL), BigPicture (IMI) (FR) | Bigpicture-project heeft als doel de eerste Europese, ethische en GDPR-conforme centrale opslagplaats te bouwen voor kwaliteitsgecontroleerde digitale pathologieglaasjes om de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie in onderzoeksomgevingen te stimuleren. Het bedrijf Cytomine en de Universiteit van Luik zijn beide partners in dit project en het Cytomine-platform is gekozen als centraal platform voor het bekijken en annoteren van klinische gegevens. De ervaring die is opgedaan en de ontwikkelingen die zijn gedaan in dit project in een onderzoekscontext zullen zeker ten goede komen aan ons project met betrekking tot samenwerking tussen pathologen in de klinische workflow, inclusief AI-integratie. We zullen onderzoeken of de in ons project verzamelde gegevens na afloop van het Bigpicture repository. (NL), The Bigpicture project aims at building the first European, ethical- and GDPR compliant central repository for quality-controlled digital pathology slides to boost the development of artificial intelligence in research settings. The company Cytomine and the University of Liège are both partners in this project, and the Cytomine platform has been chosen as the central platform for clinical data viewing and annotation. The experience gained, and developments done in this project in a research context will definitely benefit our project regarding collaboration between pathologists in clinical workflow, including AI integration. We will investigate whether the data collected in our project can be provided for research purposes through the Bigpicture repository after the project’s end. (EN), Das Bigpicture-Projekt zielt darauf ab, den ersten europäischen, ethischen und DSGVO-konformen und zentralen Speicherplatz für qualitätskontrollierte digitale Pathologie-Objektträger aufzubauen, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz in Forschungsumgebungen der DP voranzutreiben. Das Unternehmen Cytomine und die Universität Lüttich (ULiège) sind beide Partner in diesem Projekt, und die Cytomine-Plattform wurde als zentrale Plattform für die Visualisierung und Kommentierung klinischer Daten ausgewählt. Die im Bigpicture-Projekt gesammelten Erfahrungen und Entwicklungen im Forschungskontext werden unserem Projekt hinsichtlich der Zusammenarbeit zwischen Pathologen im klinischen Arbeitsablauf, einschließlich der KI-Integration, sicherlich zugutekommen. Wir werden prüfen, ob die in unserem Projekt erhobenen Daten nach Projektende für Forschungszwecke über die Bigpicture-Plattform bereitgestellt werden können. (DE), Le projet Bigpicture vise à créer le premier référentiel central européen, conforme à l'éthique et au RGPD, pour les lames de pathologie numériques de qualité contrôlée afin de stimuler le développement de l'intelligence artificielle dans les milieux de la recherche.
La société Cytomine et l'Université de Liège sont toutes deux partenaires dans ce projet, et la plateforme Cytomine a été choisie comme plateforme centrale de visualisation et d'annotation des données cliniques. L'expérience acquise et les développements réalisés dans ce projet dans un contexte de recherche bénéficieront certainement à notre projet concernant la collaboration entre pathologistes dans le flux de travail clinique, y compris l'intégration de l'IA.
Nous étudierons si les données collectées dans le cadre de notre projet peuvent être fournies à des fins de recherche via le référentiel Bigpicture après la fin du projet. (FR), European Cancer Imaging Initiative (EUCAIM) (EN), European Cancer Imaging Initiative (EUCAIM) (NL), European Cancer Imaging Initiative (EUCAIM) (FR), European Cancer Imaging Initiative (EUCAIM) (DE) | L'initiative EUCAIM vise à créer une infrastructure fédérée européenne pour les données d'imagerie du cancer et est financée par le programme DIGITAL. Il s'agit du réseau AI for Health, qui s'appuie sur 5 projets financés par l'UE : EUCanImage, Chameleon, ProCancer-I, Incisive et Primage. 76 partenaires sont impliqués dans la fourniture d'une plateforme d'accès à ces images pour les innovateurs, les chercheurs et les cliniciens. Leur objectif est d’alimenter les développements de l’intelligence artificielle, qui pourront être testés sur cette plateforme. Cette plateforme se concentre sur les images radiologiques, telles que les tomodensitogrammes et les IRM. Par conséquent, même s'il n'y a pas de chevauchement entre notre projet et EUCAIM, nous pouvons appliquer les connaissances générées dans ce projet (par exemple sur le partage de données) à notre projet.
(FR), Het EUCAIM-initiatief is gericht op het creëren van een Europese federatieve infrastructuur voor kankerbeelddata en wordt gefinancierd door het DIGITAL-programma. Het bestaat uit het AI for Health netwerk, dat voortbouwt op 5 door de EU gefinancierde projecten: EUCanImage, Chaimeleon, ProCancer-I, Incisive en Primage. 76 partners zijn betrokken bij het bieden van een platform voor toegang tot deze beelden voor innovators, onderzoekers en clinici. Hun doel is om ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie te stimuleren, die op dit platform getest kunnen worden. Dit platform richt zich op radiologische beelden, zoals CT- en MRI-scans. Hoewel er dus geen overlap is tussen ons project en EUCAIM, kunnen we de kennis die in dit project is gegenereerd (bijvoorbeeld over het delen van gegevens) toepassen in ons project. (NL), The EUCAIM initiative aims to create a European federated infrastructure for cancer image data and is funded by the DIGITAL program. It consists of the AI for Health network, building on 5 EU-funded projects: EUCanImage, Chaimeleon, ProCancer-I, Incisive, and Primage. 76 partners are involved in providing a platform to access these images for innovators, researchers, and clinicians. Their goal is to fuel artificial intelligence developments, which can be tested on this platform. This platform focuses on radiological images, such as CT and MRI scans. Therefore, while there is no overlap between our project and EUCAIM, we can apply the knowledge generated in this project (for example on sharing data) to our project. (EN), Die EUCAIM-Initiative hat es sich zum Ziel gemacht, eine europäische Verbundinfrastruktur für Krebsbilddaten zu schaffen und wird durch das DIGITAL-Programm finanziert. Es besteht aus dem „AI for Health“-Netzwerk, das auf fünf EU-finanzierten Projekten fußt: EUCanImage, Chaimeleon, ProCancer-I, Incisive und Primage. 76 Partner sind daran beteiligt, eine Plattform für den Zugriff auf diese Bilder für Innovatoren, Forscher und Kliniker bereitzustellen. Ihr Ziel ist es, Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzutreiben, die auf dieser Plattform getestet werden können. Diese Plattform konzentriert sich auf radiologische Bilder wie CT- und MRT-Scans. Obwohl es keine inhaltlichen Überschneidungen zwischen unserem Projekt und EUCAIM gibt, können wir Teilaspekte des in diesem Projekt gewonnenen Wissens auf unser Projekt übertragen, z. B. Wissen zum Datenaustausch. (DE), Health Campus Limburg (SALKturbo) (DE), Health Campus Limburg (SALKturbo) (FR), Health Campus Limburg (SALKturbo) (NL), Health Campus Limburg (SALKturbo) (EN) | In de provincie Limburg in België wordt een toekomstbestendige hub voor gezondheidszorg ontworpen onder de naam Health Campus Limburg. Deze campus wil bedrijven en overheden, onderwijs, zorginstellingen, zorg- en welzijnsaanbieders en burgers met elkaar verbinden. Eén van hun focusdomeinen is digitale en datagedreven zorg. Daarom kan ons project zich aansluiten bij veel startups en meer mature bedrijven in de (digitale) gezondheidszorg, waardoor het aantal MKB-bedrijven dat we positief kunnen beïnvloeden wordt uitgebreid. (NL), In the province of Limburg in Belgium, a future-proof hub for healthcare is being designed called Health Campus Limburg. This campus aims to connect businesses and governments, education, health institutions, care and welfare providers, and citizens. One of their focus domains is digital and data-driven care. Therefore, our project can connect with many startups and more mature companies in (digital) healthcare, expanding the number of SMEs we can positively affect. (EN), Dans la province du Limbourg en Belgique, un centre de soins de santé évolutif est en cours de conception, appelé Health Campus Limburg. Ce campus vise à connecter les entreprises et les gouvernements, l’éducation, les établissements de santé, les prestataires de soins et de protection sociale et les citoyens. L’un de leurs domaines d’intervention est celui des soins numériques et basés sur les données. Par conséquent, notre projet peut se connecter à de nombreuses startups et entreprises plus matures dans le domaine de la santé (numérique), augmentant ainsi le nombre de PME que nous pouvons influencer positivement.
(FR), In der belgischen Provinz Limburg entsteht mit dem Gesundheitscampus Limburg ein zukunftssicherer Knotenpunkt für das Gesundheitswesen. Ziel dieses Campus ist es, Unternehmen und Regierung-, Bildungs-, und Gesundheitseinrichtungen, Pflege- und Sozialdienstleister sowie Bürger miteinander zu verbinden. Einer seiner Schwerpunktbereiche ist die digitale und datengesteuerte Pflege. Daher kann unser Projekt mit vielen Startups und reiferen Unternehmen im (digitalen) Gesundheitswesen in Kontakt treten und so die Zahl der KMUs erhöhen, die wir positiv beeinflussen können. (DE), European Health Data Space (EHDS) (DE), European Health Data Space (EHDS) (EN), European Health Data Space (EHDS) (NL), European Health Data Space (EHDS) (FR) | The European Health Data Space, a project funded by the EU, aims to create a health ecosystem that improves the digital access of individuals to their personal health records and to repurpose this data for research, innovation, policy-making, and regulatory activities. All digital data generated in the hospital will be added to the EHDS. Therefore, all digital pathology images generated in this project can become part of the EHDS, which can only be accessed by the patient or anonymously by researchers, industry, or public institutions. Furthermore, once the EHDS project is finalized, data available through this ecosystem can be used to develop new AI-algorithms. (EN), Der „European Health Data Space“ (EHDS), ein von der EU finanziertes Projekt, zielt darauf ab, ein Gesundheitsökosystem zu schaffen, das den digitalen Zugang von Einzelpersonen zu ihren persönlichen Gesundheitsakten verbessert und diese Daten für Forschung, Innovation, Politikgestaltung und Regulierungsaktivitäten wiederverwendet. Alle im Krankenhaus generierten digitalen Daten werden dem EHDS hinzugefügt. Daher können alle in diesem Projekt generierten digitalen Pathologiebilder auch Teil des EHDS werden, auf das nur der Patient oder Forscher, die Industrie oder öffentliche Institutionen anonym zugreifen können. Darüber hinaus können nach Abschluss des EHDS-Projekts die über dieses Ökosystem verfügbaren Daten zur Entwicklung neuer KI-Algorithmen genutzt werden. (DE), De European Health Data Space, een project gefinancierd door de EU, heeft als doel een gezondheidsecosysteem te creëren dat de digitale toegang van individuen tot hun persoonlijke gezondheidsdossiers verbetert en deze gegevens opnieuw gebruikt voor onderzoek, innovatie, beleidsvorming en regelgevende activiteiten. Alle digitale gegevens die in het ziekenhuis worden gegenereerd, worden toegevoegd aan het EHDS. Daarom kunnen alle digitale pathologiebeelden die in dit project worden gegenereerd deel gaan uitmaken van het EHDS, dat alleen toegankelijk is voor de patiënt of geanonimiseerd door onderzoekers, de industrie of openbare instellingen. Zodra het EHDS-project is afgerond, kunnen de gegevens die via dit ecosysteem beschikbaar zijn bovendien worden gebruikt om nieuwe AI-algoritmen te ontwikkelen. (NL), L'European Health Data Space, un projet financé par l'UE, vise à créer un écosystème de santé qui améliore l'accès numérique des individus à leurs dossiers de santé personnels et à réutiliser ces données pour la recherche, l'innovation, l'élaboration de politiques et les activités réglementaires. Toutes les données numériques générées à l'hôpital seront ajoutées à l'EHDS. Par conséquent, toutes les images numériques de pathologie générées dans ce projet peuvent faire partie de l’EHDS, accessible uniquement par le patient ou de manière anonyme par les chercheurs, l’industrie ou les institutions publiques. De plus, une fois le projet EHDS finalisé, les données disponibles via cet écosystème pourront être utilisées pour développer de nouveaux algorithmes d’IA.
(FR), DigiPath (SALKturbo) (FR), DigiPath (SALKturbo) (NL), DigiPath (SALKturbo) (EN), DigiPath (SALKturbo) (DE) | Het DigiPath project is een samenwerking tussen Universiteit Hasselt, Ziekenhuis Oost-Limburg en Jessa Ziekenhuis, de twee grootste ziekenhuizen in de Belgische provincie Limburg. Dit project is opgenomen als SALKturbo-project (belangrijke strategische projecten in Limburg, zie C 2.5) en heeft financiering ontvangen van de provincie Limburg. In dit project wordt de digitalisering van pathologie in de twee grootste ziekenhuizen geïmplementeerd via een samenwerking met de universiteit. Financiële en juridische implicaties worden onderzocht, een scanner, opslag en software worden aangeschaft en er wordt een kader opgezet waarbinnen data kan worden uitgewisseld tussen partners om nieuwe AI-algoritmen te ontwikkelen. Dit kader zal van belang zijn in dit momenteel voorgestelde project. (NL), The DigiPath project is a cooperation between University Hasselt, Ziekenhuis Oost-Limburg and Jessa Hospital, the two largest hospitals in the Belgian province of Limburg. This project has been included as a SALKturbo project (important strategic projects in Limburg) and has received funding from the province of Limburg. In this project, the digitization of pathology in the two major hospitals is implemented through a collaboration with the university. Financial and legal implications are investigated, a scanner, storage and software are acquired and a framework is set up in which data can be exchanged between partners, to develop new AI-algorithms. This framework will be of importance in this currently proposed project. (EN), Le projet DigiPath est une coopération entre l'Université de Hasselt, la Ziekenhuis Oost-Limburg et l'hôpital Jessa, les deux plus grands hôpitaux de la province belge du Limbourg. Ce projet a été inclus comme projet SALKturbo (projets stratégiques importants dans le Limbourg) et a reçu un financement de la province du Limbourg. Dans ce projet, la numérisation de la pathologie dans les deux grands hôpitaux est mise en œuvre grâce à une collaboration avec l'université. Les implications financières et juridiques sont étudiées, un scanner, un stockage et un logiciel sont acquis et un cadre est mis en place dans lequel les données peuvent être échangées entre partenaires, pour développer de nouveaux algorithmes d'IA. Ce cadre sera important dans le projet actuellement proposé. (FR), Das DigiPath-Projekt ist eine Kooperation zwischen der Universität Hasselt, dem Ziekenhuis Oost-Limburg und dem Jessa Hospital, den beiden größten Krankenhäusern in der belgischen Provinz Limburg. Dieses Projekt wurde als SALKturbo-Projekt (wichtige strategische Projekte in Limburg) aufgenommen und von der Provinz Limburg gefördert. In diesem Projekt wird die Digitalisierung der Pathologie in den beiden großen Krankenhäusern durch eine Zusammenarbeit mit der Universität umgesetzt. Finanzielle und rechtliche Implikationen werden untersucht, ein Scanner, Speicher und Software angeschafft und Rahmenbedingungen so gestaltet, dass Daten zwischen den Partnern ausgetauscht werden können, um neue KI-Algorithmen zu entwickeln. Dieser Rahmen wird in diesem derzeit vorgeschlagenen Projekt von Bedeutung sein. (DE), DIGI-PATH (REACT-EU) (EN), DIGI-PATH (REACT-EU) (FR), DIGI-PATH (REACT-EU) (NL), DIGI-PATH (REACT-EU) (DE) | DIGI-PATH Is a project of UKK co-financed by REACT-EU and EFRE to build computational and storage infrastructure and large digitized cohorts of patients with malignant tumors. These will be actively used in the course of this actual project. (EN), DIGI-PATH ist ein von REACT-EU und EFRE kofinanziertes Projekt des UKK zum Aufbau einer Rechen- und Speicherinfrastruktur und großer digitalisierten Kohorten von Patientenproben von bösartigen Tumoren. Diese werden im Rahmen dieses konkreten Projekts aktiv genutzt. (DE), DIGI-PATH is een project van UKK dat medegefinancierd wordt door REACT-EU en EFRE om reken- en opslaginfrastructuur en grote gedigitaliseerde cohorten van patiënten met kwaadaardige tumoren op te bouwen. Deze zullen actief worden gebruikt in de loop van dit huidige project. (NL), DIGI-PATH est un projet de UKK cofinancé par REACT-EU et EFRE visant à construire une infrastructure de calcul et de stockage ainsi que de grandes cohortes numérisées de patients atteints de tumeurs malignes. Ceux-ci seront activement utilisés au cours de ce projet actuel.
(FR), S3 Stratégie de Spécialisation Intelligente (Wallonia) (FR), S3 Stratégie de Spécialisation Intelligente (Wallonia) (EN), S3 Strategie voor intelligente specialisatie (Wallonië) (NL), S3 Stratégie de Spécialisation Intelligente (Wallonia) (DE) | Unser Projekt fügt sich perfekt in die digitale Priorität der Diagnosetechnologien, der medizinischen Technologien und des Krankenhauses der Zukunft (Prävention und neue Organisationen) ein, die die Wallonische Region im Rahmen der Säule „Innovation für eine stärkere Gesundheit“ festgelegt hat.
Es wurde eine kooperative Verwaltung zwischen einer Reihe von Interessengruppen aus der Geschäftswelt, Forschungszentren und der akademischen Welt eingeführt. Der Zugang zu diesem Ökosystem wird für unser Projekt von Vorteil sein. (DE), Our project fits perfectly into the digital priority of diagnostic technologies, medical technologies and the hospital of the future (prevention and new organizations) set by the Walloon Region as part of the “Innovation for strengthened health” pillar.
Collaborative governance between a set of stakeholders from the business world, research centers and the academic world has been put in place. Access to this ecosystem will be beneficial for our project. (EN), Notre projet s'inscrit parfaitement dans la priorité numérique des technologies de diagnostiques, des technologies médicales et de l'hôpital du futur (prévention et nouvelles organisations) fixées par la Région Wallone dans le cadre du pilier "Innovation pour une santé renforcée".
Une gouvernance collaborative entre un ensemble d'acteurs du monde de l'entreprise, des centres de recherches et du monde académique a été mis en place. L'accès à cet écosystème sera bénéfique pour notre projet. (FR), Ons project past perfect binnen de digitale prioriteit voor diagnosetechnologieën, medische technologieën en het ziekenhuis van de toekomst (preventie en nieuwe organisaties) die het Waals Gewest heeft bepaald in het kader van de pijler "Innovatie voor een betere gezondheid".
Een aantal spelers uit de bedrijfswereld, onderzoekscentra en de academische wereld hebben een samenwerkingsverband opgezet. Ons project zal profiteren van de toegang tot dit ecosysteem. (NL)

Total budget/expenditure: EUR 4 229 830.54

Total EU funding (amount): EUR 2 114 915.27

Total EU funding (co-financing rate): 50.00%

Co-financing sources:

ERDF: Amount, EUR 2 114 915.27. Co-financing rate, 50.00%.

Investments, deliverables, policy contributions

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Deliverables:

Demo instance of platform
Demo-installatie van platform
Demo-Instanz der Plattform
Instance de démonstration de la plateforme
System zur automatischen Registrierung von Benutzerkonten
Système d'enregistrement automatique des comptes d'utilisateurs
Systeem om gebruikersaccounts automatisch te registreren
System to auto-register user accounts
API für die LIS/HIS-Integration
API voor LIS/HIS integratie
API pour l'intégration LIS/HIS
API for LIS/HIS integration
Integration von KI-Modellen
Intégration de modèles d'IA
Integratie van AI modellen
Integration of AI models
AI Store
AI store
AI-winkel
AI Store
Feedback van pathologen
Feedback des pathologistes
Feedback from pathologists
Feedback von Pathologen
New features developed
Neu entwickelte Funktionen
Nouvelles fonctionnalités développées
Nieuw ontwikkelde functies
System to assign pathologists to cases
System to assign pathologists to cases
Systeem om pathologen aan cases toe te wijzen
Système d'affectation des pathologistes aux cas spécifiques
Systeem om databeschikbaarheid te beheren
System for managing data availability
System zur Verwaltung der Datenverfügbarkeit
Système de gestion de la disponibilité des données
Aktualisierte Schnittstelle zur Anzeige von KI-Algorithmen
Verbeterde interface voor het bekijken van AI-algoritmen
Interface améliorée pour la visualisation des résultats d'algorithmes d'IA
Upgraded interface for AI algorithm viewing
Kohorte digitalisierter kolorektaler Proben
Cohorte de biopsies colorectales numérisées
Cohort of digitized colorectal samples
Cohort van gedigitaliseerde colorectale monsters
Cohort of digitized lung cancer samples
Cohorte de lames numérisées de cancer du poumon
Kohorte digitalisierter Lungenkrebsproben
Cohort van gedigitaliseerde longkankerstalen
Annotations on digital images
Annotaties op digitale beelden
Annotations sur les images numériques
Annotationen zu digitalen Bildern
Algorithmus zur kolorektalen Diagnose
Algorithm for colorectal diagnosis
Algoritme voor colorectale diagnostiek
Algorithme de diagnostic colorectal
Algorithme de prédiction PD-L1
Algorithm for PD-L1 prediction
Algorithmus zur PD-L1-Vorhersage
Algoritme voor PD-L1 voorspelling
Validation des algorithmes
Validation of algorithms
Validierung von Algorithmen
Validatie van algoritmen
Ungefärbte Objektträger
Ongekleurde coupes
Lames non colorées
Unstained slides
Massaspectrometrie beeldvormingsgegevens voor 50 patiënten
Mittels bildgebender Massenspektrometrie gewonnene Daten der 50 Patienten
Mass spectrometry imaging data for 50 patients
Données d'imagerie par spectrométrie de masse pour 50 patients
Processed MSI data
Données MSI traitées
Verwerkte MSI data
Prozessierte Daten aus der bildgebenden Massenspektrometrie
Corrélations entre les données et le patient
Korrelationen zwischen Daten und Patient
Correlations between data and patient
Correlaties tussen data en patiënten
Geïntegreerde datasets
Integrierte Datensätze
Integrated datasets
Datasets intégrés
Software modules and analysis
Modules logiciels et analyse
Softwaremodule und Analyse
Software modules en analyse
Cadre juridique
Rechtliche Rahmenbedingungen
Wettelijk kader
Legal framework
Modèle économique
Businessmodel
Business model
Geschäftsmodell
Roadmap de certification CE-IVDR
Fahrplan für die CE-IVDR-Freigabe
CE-IVDR clearance roadmap
Stappenplan voor CE-IVDR goedkeuring
Datentransfervereinbarungen
Data transfer agreements
Accords de transfert de données
Overeenkomsten voor data-overdracht
Lignes directrices pour l'utilisation de la plateforme
Richtlinien zur Nutzung der Plattform
Guidelines for use of platform
Richtlijnen voor het gebruik van het platform
Open API documentatie
Documentation sur l'API ouverte
Offene API-Dokumentation
Open API documentation
Réseau de formation
Schulungsnetzwerk
Training network
Opleidingsnetwerk

Contribution to wider strategies and policies:

Other Digitale gezondheidszorg en gelijke toegang tot gezondheidszorg zijn prioriteiten voor de Europese Unie. Drie beleidsmaatregelen van de EU op het gebied van gezondheid zijn relevant voor ons project. Ten eerste draagt ons project bij aan het opleiden van toekomstbestendige artsen voor de digitale samenleving. Door het creëren van een internationaal opleidingsnetwerk voor pathologie en het uitbreiden van het gebruik van digitale pathologie, zullen we de opleiders trainen, d.w.z. de experts die de volgende generatie pathologen en wetenschappers opleiden. We dragen ook bij aan het verbeteren van de gezondheidszorg in grensoverschrijdende regio's door de grenzen voor gezondheidszorg open te stellen en de lage gezondheidscijfers in de Euregio in vergelijking met Europa aan te pakken. We zullen ook 'good practices' delen met betrekking tot het veilig delen van gegevens. Tot slot ondersteunt ons project de Call for Action on Colorectal Cancer Screening in de EU, aangezien het AI-algoritme dat we zullen ontwikkelen de precisie en doorlooptijd van de biopsies die tijdens de screening worden genomen, zal verbeteren.
Other
Our project contributes to several Sustainable Development Goals (SDGs). Primarily, we contribute to SDG 3, which ensures healthy lives and promotes well-being for all at all ages. As hospitals collaborate and share knowledge, everyone will receive the same care, regardless of the hospital. We will also contribute to SDG 8, to promote sustained, inclusive, and sustainable economic growth. We anticipate that our project will help companies (mainly SMEs) in the industry to grow by gaining knowledge and experience in DP, AI, and other advanced techniques, which will lead to economic growth in the region.
Other SALKturbo est une initiative de la province belge du Limbourg, qui vise à stimuler l'économie du Limbourg. Cette initiative se concentre sur quatre priorités et douze ambitions.
Ces quatre priorités sont compétitives, durables, numériques et inclusives.
Notre projet s'inscrit dans la priorité numérique, et plus particulièrement s'inscrit dans la ligne d'ambition « Utiliser la numérisation pour devenir le principal laboratoire de santé de l'Euregio » (« Using Digitization to become the Leading Health Lab in the Euregion »).
Entre autres, le Health Campus Limburg, un pôle d'avenir dans le domaine des soins de santé, et DigiPathConnect, un projet sur la pathologie numérique, sont des projets SALKturbo. Ils sont expliqués plus en détail en C 2.6.
Other The Federal Public Health Department (FOD Volksgezondheid) in Belgium launched the National plan on Cancer in 2008. Through 35 actions, they aim at evaluating and improving the cancer policy in Belgium, through new strategies and via providing feedback. One such action, for example, is creating a tumor databank, in which our project is involved, as the lung cancer samples are used from this tumor databank. For this plan, a new center was founded, the cancer center (Kankercentrum), which is embedded in Sciensano. They participate in many projects, such as the EUCAIM project on medical images, which is explained in further detail in C 2.6.
Other La Stratégie de Spécialisation Intelligente (S3), concept introduit par la Commission Européenne dans le cadre de son agenda de croissance et d'emploi, se positionne comme le cadre stratégique majeur en termes d’innovation en Wallonie. L' « Innovation pour une santé renforcée » est un des cinq Domaines d'Innovation Stratégique (DIS). Les ambitions affichées dans ce DIS sont (i) leader international en médicaments innovants, (ii) leader international en technologies diagnostiques et médicales et (iii) excellence en santé numérique à dimension humaine.
Notre projet s'inscrit parfaitement dans la priorité numérique des technologies de diagnostiques, des technologies médicales et de l(hôpital du futur (prévention et nouvelles organisations) fixées par la Région Wallone.
Other Ähnlich wie in Belgien wurde in Deutschland "Der Nationale Krebsplan" im Jahr 2008 ins Leben gerufen, um die Engpässe in der Krebsversorgung und Krebsfrüherkennung zu beseitigen. Er konzentriert sich auf vier Bereiche, nämlich
- Weiterentwicklung der Früherkennung von Krebs
- Weiterentwicklung der onkologischen Versorgungsstrukturen und der Qualität der Versorgung
- Ermöglichung einer effizienten onkologischen Behandlungsstrategie
- Stärkung der Patientenorientierung
Unser Projekt entspricht dieser Strategie, da wir uns sowohl auf die bessere Erkennung von Darmkrebs bei endoskopischen Biopsien als auch auf die Verbesserung des Ansprechens auf die Immuntherapie bei Lungenkrebs konzentrieren.
Other In den Niederlanden wurde die "Nederlands Kanker Agenda" im Jahr 2023 als Ergänzung zum Europäischen Plan zur Krebsbekämpfung ins Leben gerufen, nachdem Ende 2022 das Nationale Krebskollektiv gestartet wurde. Sie besteht aus 20 Zielen, die in vier Kategorien unterteilt sind. Eine dieser Kategorien ist Diagnostik, Behandlung und Nachsorge, wobei Diagnostik ein spezifisches Ziel ist. In diesem Ziel wurden KI-Anwendungen als eine der Lösungen zur Verbesserung der Diagnose und Prognose definiert. Die molekulare Diagnostik ist eine weitere Lösung, die für die Diagnostik genannt wird. Daher deckt sich unser Projekt mit den niederländischen Ambitionen zur Verbesserung der Diagnose und Prognose, sowohl bei der Entwicklung von KI-Algorithmen als auch beim Konzeptnachweis für die Massenspektrometrie-Bildgebung.

Programme Common Output Indicator:

RCO 010 - Enterprises cooperating with research organisations, Measurement unit:
RCO 002 - Enterprises supported by grants, Measurement unit:
RCO 001 - Enterprises supported (of which: micro, small, medium, large), Measurement unit:

Programme Common Result Indicator:

RCR 002 - Private investments matching public support (of which: grants, financial instruments), Measurement unit:
RCR 005 - SMEs innovating in-house, Measurement unit:

Information regarding the data in keep.eu on the programme financing this project

Financing programme

2021 - 2027 Interreg VI-A Maas-Rijn/Meuse-Rhin/Maas-Rhein (Netherlands-Belgium-Germany)

Last month that data in keep.eu was retrieved from the Programme's website or received from the Programme

2025-02-14

No. of projects in keep.eu / Total no. of projects (% of projects in keep.eu)

20 / 47 (42.55%)

No. of project partnerships in keep.eu / Total no. of project partnerships (% of project partnerships in keep.eu)

153 / 359 (42.62%)

Notes on the data

Partner ID-numbers of EGTC Euregio Meuse-Rhine value is set to n/a as the project does not have an ID/PIC number. Information confirmed by the programme.

Languages

Contact Form

Digital Pathology Innovations in Cross-Border Connectivity, AI and Mass Spectrometry

Description

Thematic information

Partners (6)

Partners map

Summary

Investments, deliverables, policy contributions

Information regarding the data in keep.eu on the programme financing this project

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