Descripción del proyecto
Como se suele decir, la diabetes es la epidemia de esta década, con un rápido crecimiento, especialmente en aquellos pacientes que padecen diabetes tipo 2 (DM2). En promedio, se estima que la DM2 afecta al 8,5% de la población, con un claro crecimiento anual. Se requiere una cuantificación continua y un análisis integral de la salud del usuario de DM2, lo que naturalmente implica un contacto directo con los biofluidos del usuario. Si bien la sangre generalmente se considera el biofluido de referencia de oro, el muestreo de sangre es una técnica invasiva que es incompatible con las necesidades de los pacientes diabéticos. Además, la medicina digital junto con la inteligencia artificial (IA) muestra un gran potencial para el control y tratamiento personalizado de pacientes diabéticos crónicos. La digitalización del sector de la salud se ha acelerado hasta el límite durante la pandemia de COVID-19. Sin embargo, al estar lejos de ser un sistema completo de e-Salud, se demostró que el monitoreo continuo y accesible tiene un gran potencial para el tratamiento personalizado.En iDIABETES crearemos una nueva herramienta digital para el diagnóstico a distancia, no invasivo y continuo de pacientes diabéticos crónicos. ONALABS, LEITAT, SIGMA y un hospital colaboran en este proyecto para trabajar juntos en el desarrollo de un novedoso dispositivo portátil basado en una plataforma multiparamétrica inteligente para el diagnóstico remoto continuo de glucosa en sudor y un glucómetro de saliva verde para el punto de análisis de atención de la saliva. Se espera que dichos sistemas estén conectados digitalmente a una gestión de datos basada en la nube con el apoyo de potentes herramientas de procesamiento como Deep Learning para mejorar el control y el tratamiento de la diabetes crónica. La plataforma se construirá sobre la tecnología ONALABS basada en 4 patentes de dispositivos de monitoreo continuo no invasivos, la experiencia de LEITAT en el desarrollo y la construcción de dispositivos electrónicos orgánicos impresos ecológicos, miniaturizados, inalámbricos y de baja potencia para el análisis cuantitativo de metabolitos en la saliva. Con sus 30 años de experiencia en IA, SIGMA implementará una gestión de datos basada en la nube y Deep Learning para mejorar el control hacia el tratamiento personalizado de pacientes diabéticos crónicos. Un hospital realizará la validación clínica de los sensores y el ensayo clínico. Por ello, en esta convocatoria del PCPP, solicitamos la financiación necesaria para lograr el desarrollo de la primera herramienta digital para el diagnóstico remoto, no invasivo y continuo de pacientes diabéticos crónicos. Además, creará la posibilidad de que la plataforma iDIABETES pueda ingresar con todo el mercado de diagnóstico diabético desde instalaciones hospitalarias, centros quirúrgicos ambulatorios, geriatría, centros ambulatorios para diabéticos, atención a largo plazo y atención domiciliaria.