Openfund

ИСУН (Bulgaria) · BG16RFPR001-1.001-0162

Predoctor - платформа за ранно предупреждение за риск от възникване на заболявания и тяхното развитие на базата на изкуствен интелект и статистически модели, създадени във федеративна мрежа

Code
BG16RFPR001-1.001-0162
Programme
Програма "Конкурентоспособност и иновации в предприятията" 2021-2027
Call
"Development of Innovations in Enterprises" BG16RFPR001-1.001
Status
В изпълнение (от дата на стартиране)
Period
2025-05-16 – 2026-11-16
Location
България, Югозападна и южно-централна България (BG4), Югозападен (BG41), София-Град (BG411), Столична, гр.София
Total value326 552 €
Actually paid93 246 €

28% of the total value paid

Official data · ИСУН (Bulgaria) · synced 2026-10-17 09:59 · official record

Indicators: target and achievement

IndicatorUnitTargetReportedVerifiedAchieved
Подпомагани предприятия (в т.ч. микро-, малки, средни, големи предприятия)outputRCO 01предприятия1000%
Подпомагани предприятия чрез безвъзмездни средстваoutputRCO 02предприятия1000%
Частни инвестиции, допълващи публичното подпомагане (в т.ч. безвъзмездни средства, финансови инструменти)resultRCR 02евро131 649.45000%
Подадени заявки за патентresultRCR 06заявки за патент1000%

Values as reported in ИСУН, summed over region categories and specific objectives. Reported: entered by the beneficiary; verified: confirmed by the managing authority. Achieved is reported against target.

Official data · ИСУН (Bulgaria) · synced 2026-10-17 10:14 · official record

Participants

OrganisationsRoleCountryGrant
ВЕКТОР Лабс ООДbeneficiaryBG

Contracts with contractors

ContractorSignedDescriptionAmount
МНОГОПРОФИЛНА БОЛНИЦА ЗА АКТИВНО ЛЕЧЕНИЕ ЗДРАВЕТО 2012 ООД2026-06-2514 250
ЕНретия Хелт ЕООД2026-05-2710 100
БЕНАТОВ БРОС ООД2026-10-139 958

Contract amounts are as entered in ИСУН, which gives no currency; older contracts are often in leva.

Description

Проектът предвижда разработване на базирана на изкуствен интелект платформа за предварителен скрининг и ранно откриване на сигнали за редица заболявания, наречена “Predoctor”, която функционира на принципа на т. нар. федеративно обучение (ФО).

Едно от основните предимства на ФО, е че то позволява платформата да се обучава от големи обеми данни от различни институции, без да събира или споделя тези пациентски данни. Целта е да се помогне на лекарите да откриват определени заболявания много по-рано, отколкото позволяват настоящите системи в здравеопазването, и по този начин да се предостави на лекарите и пациентите информация за ранните признаци на такива заболявания. Подобна революционна платформа няма аналог в световен мащаб.

Една от основните причини за ограничения напредък в областта, е липсата на достатъчно данни, от които да се обучават моделите с изкуствен интелект, главно поради ограниченията, причинени от рестрикциите за защита на личните данни при споделянето им. Моделите с изкуствен интелект за откриване на ранни симптоми на заболявания в Predoctor ще бъдат изградени на базата на технология за федеративна инфраструктура, която позволява обучение на модели без обмен на данни на пациенти.

Целевите групи са асимптоматични пациенти или такива без ясни симптоми за заболявания, чието откриване в ранна фаза е възможно въз основа на широкодостъпни лабораторни изследвания. Това може да стане в процеса на профилактика или болнично лечение. Индиректни бенефициенти ще бъдат медицинските специалисти и болниците, които ще разполагат с допълнителен инструмент за ранна диагностика и своевременно лечение, както и фармацевтичните компании, които разработват лекарства за лечение на заболявания в ранните им стадии.

Платформата “Predoctor” ще бъде в състояние да демонстрира запазване на поверителността на личните данни при обучението на модели с изкуствен интелект между болници. Целта на проекта е да се демонстрират резултатите в пилотен проект между три болници.

Official data · ИСУН (Bulgaria) · synced 2026-10-17 09:59 · official record · Licence: Public-sector information, reuse under ЗДОИ / Directive (EU) 2019/1024. ИСУН states no licence; written confirmation from ЦКЗ pending.