Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Mobile Artificial Intelligence Solution for Diabetes Adaptive Care

Opis projektu

Spersonalizowane postępowanie z cukrzycą oparte na sztucznej inteligencji

Szacuje się, że obecnie 60 milionów Europejczyków choruje na cukrzycę, a kolejne 36 milionów jest w grupie wysokiego ryzyka. Wielu pacjentów z cukrzycą typu 1 lub 2 przyjmujących insulinę ma trudności z kontrolowaniem poziomu glikemii. Ich dzienne zapotrzebowanie na insulinę zmienia się między innymi w zależności od spożycia węglowodanów, aktywności fizycznej i stanu zdrowia. W tym kontekście finansowany przez UE projekt MELISSA przewiduje zmianę sposobu postępowania z cukrzycą u osób z cukrzycą leczoną insuliną poprzez wykorzystanie ekonomicznego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji. Dzięki połączeniu prototypowych podejść sztucznej inteligencji i nowych narzędzi rozwiązanie ma na celu dostarczanie spersonalizowanych zaleceń dotyczących dawki insuliny, biorąc pod uwagę płeć, wiek i inne parametry związane z leczeniem cukrzycy.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-HLTH-2021-DISEASE-04

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Wkład UE netto
€ 1 779 744,99
Adres
MINDERBROEDERSBERG 4
6200 MD Maastricht
Niderlandy
Region
Zuid-Nederland Limburg (NL) Zuid-Limburg
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
€ 1 779 744,99

Uczestnicy (9)

Partnerzy (2)