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Patient Empowerment through Predictive PERsonalised decision support

This proposal is for a personalised decision support system for chronic disease management that will make predictions based on real-time data in order to empower individuals to participate in the self-management of their disease.... ver más

31/03/2020

OXFORD BROOKES UNI...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

OXFORD BROOKES UNIVERSITY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 6 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-03-31

PHC-28-2015: Self management of health and disea... Scope:Specific challenge: Several clinical situations would be prevented or better monitored and man...

I+D

Cerrada hace 10 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

6 Participantes

OXFORD BROOKES UNIVERSITY

643.01K€ | Lider

ICMPP

321.50K€ | Participante

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE...

1.20M€ | Participante

FUNDACIO INSTITUT D'INVESTIG...

651.56K€ | Participante

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Duración del proyecto: 52 meses Fecha Inicio: 2015-11-10
Fecha Fin: 2020-03-31

Líder del proyecto

OXFORD BROOKES UNIVERSITY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto This proposal is for a personalised decision support system for chronic disease management that will make predictions based on real-time data in order to empower individuals to participate in the self-management of their disease. The design will involve users at every stage to ensure that the system meets patient needs and raises clinical outcomes by preventing adverse episodes and improving lifestyle, monitoring and quality of life. Research will be conducted into the development of an innovative adaptive decision support system based on case-based reasoning combined with predictive computer modelling. The tool will offer bespoke advice for self-management by integrating personal health systems with broad and various sources of physiological, lifestyle, environmental and social data. The research will also examine the extent to which human behavioural factors and usability issues have previously hindered the wider adoption of personal guidance systems for chronic disease self-management. It will be developed and validated initially for people with diabetes on basal-bolus insulin therapy, but the underlying approach can be adapted to other chronic diseases. There will be a strong emphasis on safety, with glucose predictions, dose advice, alarms, limits and uncertainties communicated clearly to raise individual awareness of the risk of adverse events such as hypoglycaemia or hyperglycaemia. The outputs of this research will be validated in an ambulatory setting and a key aspect will be innovation management. All components will adhere to medical device standards in order to meet regulatory requirements and ensure interoperability, both with existing personal health systems and commercial products. The resulting architecture will improve interactions with healthcare professionals and provide a generic framework for providing adaptive mobile decision support, with innovation capacity to be applied to other applications, thereby increasing the impact of the project.

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