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PDC2021-121470-C22

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HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO QUE MINIMIZA EL RIESGO DE HIPOGLUCEMIA PAR...

HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO QUE MINIMIZA EL RIESGO DE HIPOGLUCEMIA PARA APOYAR LAS TERAPIAS DE INSULINA EN LA DIABETES TIPO 1: DEL LABO A UN PROTOTIPO DE PROD LA CRECIENTE ADOPCION DEL USO DE LA MONITORIZACION CONTINUA DE LA GLUCOSA (MCG) OFRECE UNA OPORTUNIDAD DE NEGOCIO, CON UNA ESTIMACION EN 2021 DE 4 MILLONES DE USUARIOS EN TODO EL MUNDO, PRINCIPALMENTE EN ESTADOS UNIDOS Y EUROPA. S... ver más

01/01/2021

UDG

69K€

Presupuesto del proyecto: 69K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE GIRONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 226

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE GIRONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 226

Presupuesto del proyecto 69K€

Descripción del proyecto LA CRECIENTE ADOPCION DEL USO DE LA MONITORIZACION CONTINUA DE LA GLUCOSA (MCG) OFRECE UNA OPORTUNIDAD DE NEGOCIO, CON UNA ESTIMACION EN 2021 DE 4 MILLONES DE USUARIOS EN TODO EL MUNDO, PRINCIPALMENTE EN ESTADOS UNIDOS Y EUROPA. SE ESPERA QUE EL CRECIMIENTO CONTINUE CON DOS DIGITOS MAS ALLA DE 2030, CON LA EXPANSION DE LA COBERTURA PARA LA T2D Y LOS MERCADOS ASIATICOS. LA MCG NO SOLO HA ALLANADO EL CAMINO A LAS ACTUALES BOMBAS AVANZADAS, COMO EL PANCREAS ARTIFICIAL, SINO TAMBIEN A LOS SISTEMAS DE SUPERVISION Y APOYO A LA TOMA DE DECISIONES (DSS) DIRIGIDOS TAMBIEN A LOS USUARIOS DE MULTIPLES INYECCIONES DE INSULINA (MDI), LA GRAN MAYORIA DE LOS PACIENTES. LAS HERRAMIENTAS PARA LA SUPERVISION DE LOS PACIENTES Y EL APOYO A LA TOMA DE DECISIONES SON TODAVIA EMBRIONARIAS Y SE NECESITA MEJORAR LOS SISTEMAS PARA MINIMIZAR EL RIESGO DE HIPOGLUCEMIA. ADEMAS, VAN POR DETRAS DE LAS NECESIDADES DE LAS PERSONAS CON T1D, YA QUE ESTAN DIRIGIDAS PRINCIPALMENTE A LOS USUARIOS DE BOMBAS Y/O REQUIEREN UNA INTENSA INTERVENCION MANUAL POR PARTE DE LOS PACIENTES PARA LA RECOGIDA DE DATOS EN LA QUE SE BASAN LOS ALGORITMOS, EN DETRIMENTO DE LA USABILIDAD.ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO AVANZAR EN EL TRL DE LOS RESULTADOS DEL EQUIPO DE INVESTIGACION EN EL AMBITO DE LOS SISTEMAS DE PREDICCION BASADOS EN EL APRENDIZAJE PARA APOYAR LAS TERAPIAS DE INSULINA EN LA DIABETES TIPO 1, ABORDANDO TANTO LAS HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA EL APOYO A LA DECISION BASADA EN LA PREDICCION (SUBPROYECTO 2 DE LA UNIVERSIDAD DE GIRONA, UDG) COMO LA PREDICCION DE LA GLUCOSA SIN LA RECOGIDA MANUAL DE DATOS DE ENTRADA (SUBPROYECTO 1 DE LA UNIVERSITAT POLITECNICA DE VALENCIA, UPV). COMO RESULTADO, SE CONSTRUIRA UN PROTOTIPO DE PRODUCTO Y UN DEMOSTRADOR POR SUBPROYECTO. ESTA PROPUESTA DE PROYECTO DE PRUEBA DE CONCEPTO PROVIENE DEL PROYECTO "SOLUCIONES PARA LA MEJORA DE LA EFICIENCIA Y LA SEGURIDAD DEL PANCREAS ARTIFICIAL MEDIANTE ARQUITECTURAS DE CONTROL MULTIVARIABLE TOLERANTES A FALLOS - MSAFE-AP" (DPI2016-78831-C2-1-R), COMPUESTO POR DOS SUBPROYECTOS DE LA UPV Y LA UDG. EL PROYECTO TENIA COMO OBJETIVO EL DISEÑO DE UN PANCREAS ARTIFICIAL EFICIENTE Y SEGURO EN USO NORMAL EN VIDA LIBRE. COMO PARTE DE LOS OBJETIVOS, SE ABORDO EL DESARROLLO DE NUEVAS HERRAMIENTAS PARA LA SUPERVISION DEL PACIENTE, INCLUYENDO LA CLASIFICACION Y DETECCION DE ESCENARIOS DE VIDA LIBRE, CON EL FIN DE PROPORCIONAR UN CONJUNTO DE HERRAMIENTAS PARA ADVERTIR A UN SISTEMA DE PANCREAS ARTIFICIAL SOBRE LOS RIESGOS Y MITIGAR AUTOMATICAMENTE SUS EFECTOS A TRAVES DE LA MODULACION DEL ALGORITMO DE CONTROL. EN ESTE SENTIDO, SE ABORDO LA AMPLIACION DEL CONCEPTO DE FALLO MAS ALLA DE LA INSTRUMENTACION PARA INCLUIR LOS ESTADOS METABOLICOS ANOMALOS DEL PACIENTE Y LOS FACTORES HUMANOS, ASI COMO EL DESARROLLO DE METODOS AVANZADOS PARA UNA MEJOR PREDICCION DE LA GLUCOSA Y DE LOS RIESGOS ASOCIADOS A LA DOSIFICACION DE INSULINA. ESTE OBJETIVO SE DESARROLLO EN TRES TAREAS QUE ABORDABAN EL DESARROLLO DE CLASIFICADORES DEL ESTADO METABOLICO Y DEL COMPORTAMIENTO DEL PACIENTE, PREDICTORES DE GLUCOSA CON MAYOR PRECISION DE PREDICCION PARA HORIZONTES DE PREDICCION MAS LARGOS Y CON UNA MINIMA APORTACION DEL USUARIO, Y PREDICTORES DE RIESGO A DIFERENTES ESCALAS TEMPORALES BASADOS EN TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, DANDO LUGAR A LOS RESULTADOS ASOCIADOS A ESTA PROPUESTA. EL PROYECTO LEAP ACERCARA ESTAS TECNOLOGIAS AL MERCADO, AVANZANDO EN ULTIMA INSTANCIA HACIA NUEVAS TERAPIAS PERSONALIZADAS PARA LA DIABETES, ISPOSITIVOS MEDICOS\HIPOGLUCEMIA\PREDICCION DE LA GLUCEMIA\AGRUPACION DINAMICA\APRENDIZAJE AUTOMATICO\SUPERVISION DE PACIENTES\SISTEMAS DE AYUDA A LA DECISION\DIABETES TIPO 1\SALUD DIGITAL

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