Meer dan € 4,4 miljoen toegekend voor de vierde call van het Hanarth Fonds!

Het Hanarth Fonds ontving gedurende de 2022 call, 37 financieringsaanvragen. Na een zorgvuldig beoordelingsproces is bepaald dat met ingang van 2023, 11 projecten en 2 fellowships door het Hanarth Fonds worden gefinancierd.

De wetenschappelijke adviesraad (WAR) en deskundige (internationale) referenten hebben de voorstellen beoordeeld op criteria zoals haalbaarheid en kwaliteit van het voorstel, de ervaring van de aanvrager en of de aanvraag in overeenstemming is met het doel van het Hanarth Fonds. Op basis van alle beoordelingen heeft het bestuur van het Hanarth Fonds een weloverwogen financieringsbesluit genomen.

Gehonoreerde projecten 2022

Hieronder vindt u de onderzoeksprojecten die zijn gehonoreerd. Hier vindt u binnenkort ook een link naar de samenvattingen van deze onderzoeksprojecten. 

• Artificial intelligence-based phenotyping of metastatic renal cell carcinoma to better understand (pseudo)progression under immune checkpoint inhibition
  Bart de Keizer
  UMC Utrecht
  
  
• Artificial Intelligence for Diagnosis of Cutaneous Lymphomas – the AID-CLYM study  
  Anne-Roos Schrader
  LUMC
  
  
• Finding the needle in the haystack: Using artificial intelligence to identify histogenomic biomarkers for metastatic cutaneous squamous cell carcinoma
  Marlies Wakkee
  Erasmus MC
  
  
• Using geometric deep learning to identify MHC-II peptide vaccine candidates for CMMRD patients   
  Jolanda de Vries, co-aanvrager Li Xue
  Radboudumc
  
  
• INTelligent computeR-Aided Surgical gUidance for Robot-assisted surGEry – the INTRA-SURGE-project for the future of surgery
  Jelle Ruurda
  UMC Utrecht
  
  
• Machine Learning to support Clinical Decision Making in Vestibular Schwannoma (MLSCHWAN)    
  Marius Staring
  LUMC
  
  
• Deep learning to Enhance Therapeutic Outcomes and toXicity for LUNG cancer patients (DETOX-LUNG)    
  Lisanne van Dijk
  UMC Groningen
  
  
• Artificial intelligence for histopathological classification and recurrence prediction of thymic epithelial tumors (INTHYM project)
  Stephanie Peeters
  Maastro
  
  
• GLIOCARE: Glioma Imaging Omitting Contrast through Artificial intelligence and Risk Evaluation
  Vera Catharina Keil
  Amsterdam UMC
  
  
• Triage of Patients with High-risk Oral Squamous cell Carcinoma using Artificial Intelligence (TOSCA)
  Kenneth Gilhuijs
  UMC Utrecht
  
  
• Cost savings in pathology by AI: prospective clinical trials paving the way for AI implementation
  Paul van Diest
  UMC Utrecht