Dofinansowanie UE na projekty GenAI w onkologii

Startupy, instytuty badawcze i placówki ochrony zdrowia mogą ubiegać się o dofinansowanie projektów wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję (GenAI) w diagnostyce i leczeniu nowotworów. Nabór w konkursie EIC Pathfinder Challenge 2025, finansowanym przez Europejską Radę ds. Innowacji, potrwa do 29 października 2025 r. Wsparcie wynosi od 500 tys. do 4 mln euro na jeden projekt.

Tegoroczny temat – „Generative-AI based Agents to Revolutionize Medical Diagnosis and Treatment of Cancer” – koncentruje się na rozwoju narzędzi opartych na GenAI, które wspierają lekarzy na wszystkich etapach opieki nad pacjentami onkologicznymi. Celem jest poprawa skuteczności diagnostyki i terapii w wybranych nowotworach: raka piersi, szyjki macicy, jajnika, prostaty, płuc, mózgu, żołądka i jelita grubego.

O dofinansowanie mogą ubiegać się konsorcja składające się z:

• startupów z branży medycznej i technologicznej,
• jednostek naukowych i badawczych,
• publicznych lub prywatnych placówek medycznych.

Ze względu na złożoność projektów organizatorzy rekomendują jak najszybsze rozpoczęcie prac nad aplikacją.

Większe szanse mają projekty, które:

• integrują GenAI z innymi technologiami AI,
• wykorzystują syntetyczne dane medyczne,
• opracowują i weryfikują nowe metody interpretacji danych obrazowych i klinicznych,
• są zgodne z priorytetami UE w obszarze zdrowia i cyfryzacji.

Projekt musi wpisywać się w obszar technologiczny lub kliniczny i być zgodny z:

• Europejską Strategią AI,
• Europejskim Planem Walki z Rakiem,
• misją UE w zakresie walki z nowotworami,
• zasadami Trustworthy AI (zaufanej, przejrzystej i bezpiecznej AI).

Priorytet otrzymają projekty korzystające z zasobów platformy Cancer Image Europe, gromadzącej dane obrazowe w onkologii. Wnioskodawcy muszą:

• udostępnić wyniki projektu (modele AI, dane, narzędzia) na tej platformie po jego zakończeniu,
• opisać zbiory danych w katalogu Europejskiej Przestrzeni Danych Medycznych (EHDS) zgodnie z unijnymi standardami metadanych.