Il progetto è in linea con la strategia RIS3, concentrandosi sull'innovazione medica interdisciplinare e sullo sviluppo di prodotti ad alto valore aggiunto per l'assistenza sanitaria preventiva, affrontando in tal modo la priorità d'investimento RIS3 1. L'obiettivo è creare un modulo cloud proattivo, incentrato sul paziente e basato su una piattaforma digitale sul tema "Prevenzione e diagnosi precoce delle malattie cardiometaboliche". Ciò è in linea con le priorità RIS3 nel settore biomedico, della tecnologia medica e dei prodotti farmaceutici. L'iniziativa sostiene gli obiettivi delle RIS3 nello sviluppo di nuovi prodotti e tecnologie (n. 2), nonché nello sviluppo della base di conoscenze lettone e delle risorse umane nei settori delle tecnologie biomediche e mediche (n. 6). Inoltre, il progetto è in linea con il piano d'azione del Ministero della Salute sull'obesità, incentrato sull'assistenza sanitaria proattiva e preventiva. Codice NACE: 72.19 - Altre attività di ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle scienze naturali e dell'ingegneria. Le attività progettuali proposte comprendono la ricerca industriale e sperimentale. Obiettivo del progetto: sviluppare un modulo cloud proattivo, adattato al paziente e basato su una piattaforma digitale su "Prevenzione e diagnosi precoce delle malattie cardiometaboliche". Il modulo si concentra sull'individuazione precoce delle malattie, sugli interventi sanitari personalizzati e sulla riduzione dei costi sanitari. Classificazione FORD: 1.2. Scienze naturali – Informatica e informatica 3.5. Scienze mediche e della salute – Responsabile scientifico del progetto Altre scienze mediche: Il progetto è guidato dal Dr. Dmitry Bļizņuks, professore associato dell'Università tecnica di Riga con una vasta esperienza nell'innovazione della salute digitale e nella gestione dei progetti. Il Dr. Bļizņuks è un esperto leader nella gestione di team interdisciplinari e nello sviluppo di soluzioni sanitarie avanzate approvate da premi e brevetti internazionali. Partner coinvolti nel progetto: 1. Università tecnica di Riga (RTU): RTU fornisce l'infrastruttura di calcolo e l'esperienza nella scienza dei dati nelle applicazioni di apprendimento automatico e nell'analisi dei dati PROM / PREM. 2. Ospedale universitario clinico Pauls Stradins (PSKUS): PSKUS fornisce esperienza clinica, dati sui pazienti e conoscenze nel campo dell'assistenza sanitaria, garantendo l'applicazione pratica della piattaforma digitale. 3. SIA Longenesis: Un'azienda leader nella tecnologia sanitaria digitale specializzata in soluzioni di coinvolgimento del paziente e gestione dei dati adatterà la sua piattaforma esistente per raggiungere gli obiettivi del progetto e garantire la conformità ai requisiti del GDPR. Panoramica del problema: Le malattie cardiometaboliche rappresentano un onere significativo per la salute pubblica, con l'obesità che da sola costa all'UE miliardi di euro all'anno. I sistemi sanitari esistenti non dispongono di metodi di screening integrati e personalizzati per prevenire queste malattie a livello nazionale. La scarsità di risorse e il sottoutilizzo delle soluzioni digitali rendono difficile gestire in modo proattivo la salute. Obiettivi della ricerca: Stabilire un modulo basato su una piattaforma digitale per la valutazione dei fattori di rischio cardiometabolico, utilizzando i dati e le informazioni cliniche fornite dai pazienti. Introdurre un approccio di monitoraggio del paziente con feedback personalizzati e raccomandazioni sullo stile di vita basate sui dati PROM/PREM. Identificare diversi fenotipi di pazienti per adattare le strategie di prevenzione e migliorare i risultati clinici. Lavori precedenti: Nell'ambito del programma nazionale di ricerca (PNR) "Sanità pubblica", il team dell'ospedale universitario clinico Pauls Stradins sta portando avanti un progetto pilota del programma di educazione sanitaria digitale, nell'ambito del quale più di 1000 partecipanti hanno partecipato ad attività faccia a faccia. I membri del consorzio hanno inoltre investito tempo nello sviluppo di una piattaforma web per la valutazione del rischio cardiovascolare e il monitoraggio remoto personalizzato dei pazienti, compresa l'integrazione del modello di valutazione del rischio SCORE2. Metodologia: Il progetto si basa su studi precedenti, integrando strumenti di indagine convalidati e modelli di apprendimento automatico per l'analisi dei dati. Una piattaforma digitale conforme al GDPR gestirà i dati dei partecipanti, fornirà feedback personalizzati e coinvolgerà gli utenti attraverso la gamification e le raccomandazioni dinamiche sulla salute. L'apprendimento automatico sarà utilizzato per la fenotipizzazione dei pazienti e il miglioramento delle strategie di prevenzione. Operazioni WP1. Integrazione degli strumenti di indagine, sviluppo e convalida di raccomandazioni personalizzate con focus group: T1.1 Integrazione dei questionari di valutazione dei rischi per la salute. T1.3 Focus group e valida