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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Mobile Artificial Intelligence Solution for Diabetes Adaptive Care

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Questionnaires for user requirements (si apre in una nuova finestra)

Questionnaires for user: The questionnaires will consist of questions related to diabetes management and treatment as well as the user’s familiarity with diabetes-related apps.

Audio-visual material (si apre in una nuova finestra)

Audio-visual material will include an animated video to explain key features and results of the project.

Ethical framework for a trustworthy implementation of ABBA (si apre in una nuova finestra)

Recommendations for the trustworthy implementation of AI-driven diabetes management apps, addressing ethical obstacles and proposing insights to mitigate them.

Final recruitment plan (si apre in una nuova finestra)

Final plan on recruiting of patients to the clinical studies of WP4

Public project website (si apre in una nuova finestra)

The website will inform the public about the projects aims updates and results The website will be continuously updated throughout the projects lifetime Links to social media will be implemented as well

Pubblicazioni

The effect of bolus advisors on glycaemic parameters in adults with diabetes on intensive insulin therapy: A systematic review with meta‐analysis (si apre in una nuova finestra)

Autori: Elisabeth J. den Brok; Cecilie H. Svensson; Maria Panagiotou; Marleen M. J. van Greevenbroek; Peter R. Mertens; Andriani Vazeou; Asimina Mitrakou; Konstantinos Makrilakis; Gregor H. L. M. Franssen; Sa
Pubblicato in: Diabetes, Obesity and Metabolism, 2024, ISSN 1463-1326
Editore: Wiley
DOI: 10.48350/194556

Nutrients (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ioannis Papathanail; Lubnaa Abdur Rahman; Lorenzo Brigato; Natalie Bez; Maria Vasiloglou; Klazine van der Horst; Stavroula Mougiakakou
Pubblicato in: Nutrients, 2023, ISSN 2072-6643
Editore: MDPI
DOI: 10.48350/186190

Nutrients (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ioannis Papathanail, Lubnaa Abdur Rahman, Lorenzo Brigato, Natalie S. Bez, Maria F. Vasiloglou, Klazine van der Horst, Stavroula Mougiakakou
Pubblicato in: Nutrients , Numero 17, 2023, ISSN 2072-6643
Editore: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/nu15173835 

Role of artificial intelligence in enhancing insulin recommendations and therapy outcomes (si apre in una nuova finestra)

Autori: Panagiotou, Maria; Strommen, Knut; Brigato, Lorenzo; de Galan, Bastiaan E.; Mougiakakou, Stavroula
Pubblicato in: Die Diabetologie, 2025, ISSN 2731-7447
Editore: Springer Nature
DOI: 10.48550/ARXIV.2503.18592

A Comparative Analysis of Sensor-, Geometry-, and Neural-Based Methods for Food Volume Estimation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lubnaa Abdur Rahman, Ioannis Papathanail, Lorenzo Brigato, Stavroula Mougiakakou
Pubblicato in: Proceedings of the 8th International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management, 2023, ISBN 979-8-4007-0284-6
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3607828.3617794

A Complete AI-Based System for Dietary Assessment and Personalized Insulin Adjustment in Type 1 Diabetes Self-management (si apre in una nuova finestra)

Autori: Panagiotou, Maria, Ioannis Papathanail, Lubnaa Abdur Rahman, Lorenzo Brigato, Natalie S. Bez, Maria F. Vasiloglou, Thomai Stathopoulou, Bastiaan E. de Galan, Ulrik Pedersen-Bjergaard, Klazine van der Horst, Stavroula Mougiakakou
Pubblicato in: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2023, ISBN 978-3-031-44240-7
Editore: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-44240-7_8

A SAM Based Tool for Semi-Automatic Food Annotation (si apre in una nuova finestra)

Autori: Rahman, Lubnaa Abdur; Papathanail, Ioannis; Brigato, Lorenzo; Mougiakakou, Stavroula
Pubblicato in: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications ISBN: 9781643685489, 2024
Editore: IOS Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.19756

Benchmarking Post-Hoc Unknown-Category Detection in Food Recognition (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lubnaa Abdur Rahman, Ioannis Papathanail, Lorenzo Brigato, Stavroula Mougiakakou
Pubblicato in: Lecture Notes in Computer Science, Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges, 2025
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.48550/ARXIV.2503.18548

Food Recognition and Nutritional Apps

Autori: Rahman, Lubnaa Abdur; Papathanail, Ioannis; Brigato, Lorenzo; Spanakis, Elias K.; Mougiakakou, Stavroula
Pubblicato in: Diabetes Digital Health, Telehealth, and Artificial Intelligence, 2023, ISBN 9780323906760
Editore: Elsevier

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