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Mobile Artificial Intelligence Solution for Diabetes Adaptive Care

Descrizione del progetto

Gestione personalizzata del diabete basata sull’IA

Si stima che circa 60 milioni di europei siano attualmente affetti da diabete e che altri 36 milioni siano ad alto rischio. Per molti pazienti affetti da diabete di tipo 1 o 2 che assumono insulina, mantenere sotto controllo i livelli glicemici è una sfida. Il fabbisogno giornaliero di insulina varia in relazione all’assunzione di carboidrati, all’attività fisica e alle condizioni di salute, tra le altre variabili. In questo contesto, il progetto MELISSA, finanziato dall’UE, mira a trasformare la gestione del diabete per i soggetti insulino-trattati sfruttando una soluzione basata sull’IA efficiente in termini di costi. Basata su una combinazione di approcci di IA prototipati e di nuovi strumenti, la soluzione è progettata per fornire raccomandazioni personalizzate sulla dose di insulina, tenendo conto del sesso, dell’età e di altri parametri legati alla gestione del diabete.

Obiettivo

The MELISSA project aims to provide a clinically validated, effective, trustworthy, and cost-efficient artificial intelligence (AI)-based digital diabetes management solution to support both health care providers (HCPs) and insulin-treated patients with diabetes (PwD) in their daily routine with personalised treatment and care recommendations. The solution is independent of the used glucose monitoring devices and is based on the combined use of already prototyped advanced AI-approaches and innovative tools for quantification of lifestyle and behavioural factors, taking into consideration sex/gender aspects, age, and socio-economic parameters related to the development of diabetes. More specifically, core element of the project is the daily insulin treatment adjustment to ensure glucose control using an already introduced self-learning approach based on reinforcement learning. The approach is data-driven, real-time and of low computational cost and allows daily adjustment of the insulin infusion profile, on the basis of the fluctuations in the patient?s glucose. The approach takes into consideration patients treatment-related (glucose, insulin, and carbohydrate intake) and conceptual information and during the project will be further extended and optimized to include additional lifestyle and behavioural parameters. Furthermore, tools for assessing the risk of short- and long-term complications will assist HCPs in reaching better decisions on adjustments to the treatment schemes. To meet the objectives the consortium brings together partners active in the fields of diabetes (PwD and HCPs), diabetes technology, AI, behavioral sciences, ethics in AI, regulatory affairs, healthcare economics and clinical trials to further co-create, clinically develop, optimize, and clinically validate an AI-based solution for more effective and cost-efficient diabetes management through personalised treatment and care.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-HLTH-2021-DISEASE-04

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Contributo netto dell'UE
€ 1 779 744,99
Indirizzo
MINDERBROEDERSBERG 4
6200 MD Maastricht
Paesi Bassi
Regione
Zuid-Nederland Limburg (NL) Zuid-Limburg
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 779 744,99

Partecipanti (9)

Partner (2)