种子阶段的球队

*由团队共同出资 DFAT

AI-4-寿命

AI胎儿健康

减少新生儿发病率和死亡率

挑战 产时胎儿监护用于阵痛和分娩过程中识别缺氧对胎儿的大脑,以降低新生儿发病率和死亡率的风险。然而,目前的“黄金标准”的方式来胎儿监护是不准确的,容易受到误解和不可靠。  

艾-4-生活团队将开发一种新型的AI-基于系统劳动期间监测妈妈和宝宝的生命体征快速识别任何问题。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 利亚姆marnane(UCC),杰拉尔丁·博伊兰(UCC),mairead奥赖尔登(软木大学妇产医院) 

//www.infantcentre.ie/research/research-studies/ai-4-life-ai-for-fetal-wellbeing

//twitter.com/ai_4_life

ai_premie

人工智能供电的危险分层平台为先兆子痫的发展

降低先兆子痫的负担

挑战 先兆子痫是非常难以诊断和杀死每5万个母亲50万名婴儿。我们建议开发一个新的测试将帮助我们拯救母亲和婴儿的生命。  

结合机器学习的动力,和尖端组学的方法,我们将开发用于诊断和治疗先兆子痫的一个新的平台。这将是一个负担得起的工具,可以近距离观察由于子痫前期怀孕和防止对母亲和婴儿的不必要的不​​良后果。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 帕特里夏·马奎尔(UCD),fionnualaNíáinle(UCD),玛丽·希金斯(国家妇产医院) 

//ucdconwaysphere.wordpress.com/

才林

uncloaking子宫内膜异位症和填补空白的诊断 - 在女性生殖健康的第一个数字生物标志物

减少子宫内膜异位症的通过及时诊断的影响

挑战 子宫内膜异位症影响到10名妇女1,并可能导致显著的健康问题。尽管这样,诊断可能需要长达7年。及时诊断有可能改变妇女生活的动力,让适当的治疗,以阻止病情的进展,并保留生育功能。 

在才林的团队将通过测量特定疾病的症状和运用先进的机器学习技术的发展为子宫内膜异位症的非侵入性的数字生物标志物。技术将结束诊断延迟这个颠覆性的AI启用 - 。 

联合国SDG对齐 目标5:性别平等

球队 西沃恩凯莱赫(NUIG),约翰·布雷斯林(NUIG),王凯瑟琳(爱尔兰子宫内膜异位症相关联) 

//twitter.com/cailinai

绿色观察*

AI反漂绿

通过共同资助 外交和贸易部 和西澳大利亚 开普敦大学 非洲研究小组 非洲进步小组 教授温德尔·埃拉

开发基于人工智能的方法来检测漂绿(提高对联合国可持续发展目标的进展情况的测量(sdgs))

挑战 开发基于人工智能的方法来检测漂绿,以提高对联合国可持续发展目标(sdgs)进行中的测量。 

解决漂绿的问题,并使利益相关者识别和对其采取行动,新的检测和测量技术必须发展。在绿色观察队提出要建设一个机器学习/自然语言处理系统,通过大批量的SDG相关的披露进行筛选,以确定漂绿的实例。 

联合国SDG对齐 目标9:产业,创新和基础设施

球队 安德烈亚斯hoepner(UCD),乔治亚娜ifrim(UCD),考克斯(可持续的国家爱尔兰)

smartablate

一个颠覆性的非手术治疗肺癌

手术自由AI-驱动内镜消融治疗肺癌

挑战 肺癌杀害更多的公民比乳腺癌,结肠癌和前列腺癌相结合,与确诊每年在全球造成960万新发病例。肺癌是通过侵入开放性手术治疗目前。我们建议提高对本病的治疗。 

该smartablate团队将开发本地化的肺癌治疗人工智能驱动的内镜下消融治疗。这种颠覆性的做法将否定开放手术的需要,将提供更安全,更有效的治疗肺癌患者。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 马丁奥哈洛伦(NUIG)的Aoife洛厄(NUIG),安妮玛丽BAIRD(TCD)

小吃*

使用一个AI供电卫星遥感平台跟踪适应进展在农业和食品安全

通过共同资助 外交和贸易部 和西澳大利亚 开普敦大学 非洲研究小组 非洲进步小组 教授温德尔·埃拉

使发展中国家能够跟踪他们的农业食品领域适应气候变化

挑战 使国家制定的测量,报告和在农业食品部门核实适应气候变化的证据为基础的手段。 

该小吃的团队将开发人工智能为基础的方法,使农业食品部门评估气候扰动。所提出的技术将首先着眼于表征发展中国家应对气候变化,但会伸缩实施全球范围内支持各国政府与气候变化框架公约的决议规定。 

联合国SDG对齐 目标13:气候行动

球队 亚伦金(NUIG),查尔斯·史毕兰(NUIG),安迪·贾维斯(国际热带农业中心(CIAT))

概念阶段的球队

加强和促进人的社会,经济和政治包容与全部或部分肢体丧失

挑战 当限制使用的假体装置与次优功能,患者完全或部分肢体损失可以体验减少社会和经济包容。我们建议推进,可以经常以低成本满足病人的独特需求进行升级“第一次就”假体输送,因为它们随时间变化。 

所述3d3p团队提出开发一种低成本的三维印刷的患者,高强度碳纤维的假体装置具有下肢截肢。团队提出利用机器学习和数据,因为它们被用来大大减少需要定制个人的需要生产假肢的成本和精力假肢。 

联合国SDG对齐 目标10:减少不平等

球队 哈灵顿坎宁安(UCD),安德鲁·迪克森(UCD),布雷达克兰西(大西洋假肢矫形服务有限公司) 

通过消除AI偏置支持社会公正和平等

挑战 基于人工智能的系统为我们做出更多的决策,也就是保证这些系统不会重现,加剧了现有的社会偏见和歧视形式的重要需求。 

公平的AI团队建议建立一个平台,将评估和鉴别与性别,种族和政治意识形态的AI训练集偏倚的证据。有来自政府机构和行业呼声越来越的解决方案,以减轻算法偏差。公平的AI团队将开发能在一系列的应用,为偏倚的证据评估训练数据来使用,从而实现公平的AI的目标而努力的可扩展系统。 

联合国SDG对齐 目标10:减少不平等

球队 尤金尼亚siapera(UCD),苏珊利维(UCD),玛丽·赫恩(LinkedIn)

通过减少早期诊断糖尿病的负担 

挑战 糖尿病是一种全球性流行病迫切需要关注。目前,它影响10人约1,并导致如果确诊和治疗眼睛,肾脏,神经和心血管系统的疾病显著。糖尿病的早期发现是至关重要的,这样的治疗可以启动较早,以改善人类的健康。 

数字糖尿病小组建议制定糖尿病诊断新颖的数字生物标志物。这种创新的方法将使用艺术大数据和人工智能技术的状态显著早期诊断糖尿病比目前的方法。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 德里克奥基夫(NUIG),安德鲁辛普(NUIG),fidelma邓恩(NUIG)

启用远程运动损伤评估

挑战 与身体接触的运动,如橄榄球合并伤,创建一个显著社会负担,可以作为一个屏障参与行动,可以防止卷入这些运动没有实现的全部好处。增加这些运动的安全性,需要碰撞的快速评估,以指导伤害预防策略。 

在videoforce团队提出开发可应用于运动录像来评估碰撞人工智能为基础的方法。在这样的教练和球员将获得定量的信息来指导伤害预防策略。

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 夏兰西姆斯(TCD),aljosa smolic(TCD),garreth法雷尔(伦斯特橄榄球)

姑息治疗,以满足老龄化社会的需求

挑战 目前,在社会各界的专家姑息治疗服务,通过“所有一刀切”提供一个工作,但由于患者需求的变化,这种模式是目的不再适合。需要新的姑息治疗模式,以确保患者能够活得更长,同时满足其不断发展的健康和福利的需求。 

该pccare团队将开发该社区的变革和创新的方法,以专科姑息治疗的分配配套的病人,家属和医护人员的需求。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 席亚拉heavin(UCC),armagan塔里木(UCC),菲奥娜基利(玛利曼临终关怀软木)

支持独立生活的人与癫痫 

挑战 由于隐私问题,基于视频的智能家居监控和自动记录系统不能总是尽管是最准确的应用。有必要开发新的高性能接近于保护隐私的一系列支持独立生活的应用。

在wirelesstouch团队提出了使用三维无线传感器技术,使实时测量具有较高程度的隐私比传统的基于视频的监控。 

联合国SDG对齐 目标3:身体健康和福祉

球队 丽娜徐(UCD),全乐(UCD),埃德尔柯伦(癫痫爱尔兰) 

 

通过赋予人们修理减少电子垃圾的产生,再利用和翻新的电气和电子设备

挑战 旨在使电气和电子产品的维修和再利用公民推动的倡议社会影响,目前由于缺乏获取相关信息和备品备件的限制。  

在REEP团队提出了通过构建一个在线市场使用的AI,以满足回用设施,维修社区和市民的需求,使人们修复,再利用和翻新的电气和电子设备。  

联合国SDG对齐 目标12:负责任的消费和生产

球队 马修D'阿坎(NUIG),umair UL哈桑(NUIG),文森特·卡拉格(戈尔韦浪费COOP)