Användning av AI kan minska dödligheten i hudcancer

Satsningen handlar om att utveckla lösningar som förebygger ohälsa, skapar tidigare och säkrare diagnostik, bättre behandlingar och en effektivare vård. Sju projekt där företag, offentlig verksamhet och universitet samarbetar i olika konstellationer, får finansiering från Vinnova. – Användning av artificiell intelligens kan ge tidigare och säkrare diagnoser och bättre behandlingar. Vi ser också möjligheter till innovationer som kan bli framtida exportframgångar för svenska företag, säger Linda Swirtun, ansvarig för utlysningen på Vinnova, i ett pressmeddelande. De sju projekten är: Förbättrad diagnostisering av mental hälsa med beskrivande ord och artificiell intelligens Projektet ska utveckla ett AI-baserat beslutsstöd för diagnostik av psykisk ohälsa med målsättningen att ge mer korrekta diagnoser tidigt i vårdförloppet. 3,3 miljoner kronor i bidrag. AI för automatisk klassificering av röntgenbilder i tandvården Projektet ska utveckla lösning med AI-baserad automatklassificering av tandröntgen som kan förbättra bedömningarnas kvalitet, minska variationen mellan tandläkare och bedömningstillfällen och spara tid. 1,5 miljoner kronor i bidrag. AI som beslutsstöd i syfte att minska mortalitet i malignt melanom Projektet ska att genom att använda ett stort antal fotograferade dermatoskopibilder utveckla en programvara som kan välja ut de pigmentförändringar som har ökad risk att vara maligna. 2,2 miljoner kronor i bidrag. Plattform för radiologer att, med få resurser, effektivt framställa högkvalitativ träningsdata Projektet ska ta fram en plattform som gör det mycket lättare att framställa stora mängder högkvalitativ träningsdata för medicinska tillämpningar. 2,1 miljoner kronor i bidrag. Prehospitalt beslutsstöd för identifiering av sepsisrisk Projektet ska ta fram ett AI-beslutstöd med potential att öka precisionen i den tidiga bedömningen av sepsis (när en infektion spridit sig och påverkar vitala organ). 3,7 miljoner kronor i bidrag. Effektivisering av kliniska processer vid djup hjärnstimulering genom molnbaserad programmering Projektet syftar till att effektivisera och optimera kliniska processer inom djup hjärnstimulering genom datadriven matematisk modellering, medicinsk bildanalys och objektiv symptomkvantifiering. 2 miljoner kronor i bidrag. Effektivare och mer jämlik akutvård med hjälp av avancerade medicinska beslutsstödsystem Projektet ska ta fram ett beslutsstödsystem för akut hjärtinfarkt och instabil kärlkramp som gör handläggningen av patientgruppen effektivare och mer jämlik. 5,3 miljoner kronor i bidrag.