PRAESIIDIUM
Physics informed machine learning-based prediction and reversion of impaired fasting glucose management
Il Progetto PRAESIIDIUM è finalizzato allo sviluppo di uno strumento di previsione in tempo reale del rischio prediabetico al fine di ridurre il rischio di sviluppare il diabete di tipo 2 in maniera personalizzata. Nel progetto verranno generati ampi dataset ottenuti da sensori indossabili, dati clinici retrospettivi e prospettici e su tali dataset verranno addestrati algoritmi di intelligenza artificiale e modelli matematici atti a definire raccomandazioni individualizzate per la riduzione del rischio, ad es. attraverso la dieta o l’attività fisica. L’algoritmo di caratterizzazione e riduzione del rischio verrà implementato attraverso una piattaforma web, nella quale sia i pazienti sia i medici potranno immettere dati da svariate sorgenti al fine di stimare il rischio in tempo reale e permetterne la riduzione attraverso interventi personalizzati.
PARTNERS e RUOLO di CNR-IEIIT
Partners: Il consorzio comprende 11 partners provenienti da diversi Paesi (Italia, Belgio, Austria, Lettonia, Svezia, Svizzera).
IEIIT partecipa, insieme con CNR-IAC, in qualità di Partner. Le attività di CNR-IEIIT sono relative allo sviluppo di modelli personalizzati per la caratterizzazione del rischio e la prevenzione del diabete di tipo 2.
ALTRE INFORMAZIONI
Committente: Commissione Europea, EUROPEAN HEALTH AND DIGITAL EXECUTIVE AGENCY (HADEA) (topic HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-02-01 Grant n. 101095672)
Durata: Gen 2023 –Dic 2025
