Celem przedłożonego projektu COMRADE jest stworzenie systemu wspomaganej komputerowo diagnostyki lekarskiej opartego na działaniu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), który pomagałby w wykrywaniu wczesnych zmian nowotworowych (gruczolaków) w jelicie grubym.
Podstawowy problem opisany w projekcie wynika z faktu, że ludzkie oczy niestety nie pozwalają na szybką detekcję niewielkich płaskich zmian w obrębie światła jelit. Problem ten jest szczególnie związany z powszechnie wykorzystywaną na świecie endoskopią pracującą w zakresie światła widzialnego, która z reguły nie dysponuje żadnym powiększeniem. Możliwości wczesnej detekcji gruczolaków w takim przypadku są więc uzależnione od dwóch czynników: poziomu doświadczenia operatora oraz sprzętu jakim dysponuje. Aby poprawić jakość wyniku i zmniejszyć margines błędu złej diagnozy (zmniejszyć odsetek wyników fałszywie ujemnych), potrzebne jest zwiększenie dokładności i precyzji rozpoznawania gruczolaków na wczesnym etapie ich rozwoju. Taka diagnostyka jest niezwykle ważna z punktu widzenia pacjenta w wieku 50+, który znajduje się w grupie ryzyka wystąpienia nowotworu jelita grubego oraz wszystkich pacjentów z chorobami zapalnymi jelit. Wskaźnik wykrywalności gruczolaka (ADR) jest powszechnie akceptowanym międzynarodowym punktem odniesienia w zakresie jakości wykonywanej przez lekarzy kolonoskopii przesiewowej. ADR bezpośrednio wyznacza odsetek osób poddawanych pełnej kolonoskopii przesiewowej, u których wykryto jeden lub więcej gruczolaków lub polipów. Projekt szacuje ze średni wskaźnik dobrego endoskopisty na poziomie 25% mógłby zostać zwiększony przy udziale CNN do ok. 80%. Tak wysoka skuteczność będzie zależała od jakości stworzonej na potrzeby projektu publicznej bazy danych zdjęć i filmów kolonoskopowych. Projekt przewiduje zawiązanie współpracy w zakresie tworzenia publicznej bazy danych zdjęć i filmów kolonoskopowych z czołowymi jednostkami klinicznymi w kraju.