Syftet med detta projekt är att utforska mjukvarulösningar med hjälp av djupinlärningsteknik för att uppnå automatisk, snabb och tillförlitlig upptäckt av avvikelser (t.ex. cancer) i medicinska bilder. Den största fördelen med denna innovation är utvecklingen av en generisk algoritm för att känna igen mönster i bilder, oberoende av typ av bild (CT, MR, etc) eller typ av abnormitet. Detta gör det möjligt att använda samma mjukvarusystem för att lösa en mängd olika kliniska problem. Målet är inte bara att snabbt identifiera friska individer, men också att upptäcka avvikelser som inte är direkt kopplade till den kliniska frågan (oavsiktliga fynd). Genom att automatiskt identifiera alla avvikelser i bilderna, missa något viktigt kommer att undvikas.