PHYSICS INFORMED MACHINE LEARNING-BASED PREDICTION AND REVERSION OF IMPAIRED FASTING GLUCOSE MANAGEMENT

Informations projet

PRAESIIDIUM

N° de convention de subvention: 101095672

DOI

10.3030/101095672

Date de signature de la CE 11 Novembre 2022

Date de début 1 Janvier 2023

Date de fin 31 Decembre 2025

Financé au titre de

• Health

Coût total

€ 5 808 741,25

Contribution de l’UE

€ 5 808 740,00

Coordonné par

SPINDOX LABS SRL
Italy

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Documents, reports (2)

Project management report 1.1

Project management report v1.1

Communication Plan for Dissemination and Exploitation

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

Project Website

Project website

Publications

Peer reviewed articles (1)

The Long-Term Effects of Physical Activity on Blood Glucose Regulation: A Model to Unravel Diabetes Progression

Auteurs: Pierluigi Francesco De Paola; Alessia Paglialonga; Pasquale Palumbo; Karim Keshavjee; Fabrizio Dabbene; Alessandro Borri
Publié dans: IEEE Control Systems Letters, 2023, ISSN 2475-1456
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2023.3290774

Conference proceedings (1)

Multi-Input Multi-Output Dynamic Modelling of Type 2 Diabetes Progression

Auteurs: Davide Simeone, Marta Lenatti, Constantino Lagoa, Karim Keshavjee, Aziz Guergachi, Fabrizio Dabbene, Alessia Paglialonga
Publié dans: Studies in Health Technology and Informatics, 2023
Éditeur: IOS Press
DOI: 10.3233/SHTI230784