O projeto está em consonância com a estratégia RIS3, centrando-se na inovação médica interdisciplinar e no desenvolvimento de produtos de elevado valor acrescentado para cuidados de saúde preventivos, abordando assim a prioridade de investimento 1 das RIS3. Visa criar um módulo proativo, centrado no doente e baseado numa plataforma digital em nuvem sobre «Prevenção e diagnóstico precoce de doenças cardiometabólicas». Tal está em consonância com as prioridades das RIS3 em matéria de biomedicina, tecnologia médica e produtos farmacêuticos. A iniciativa apoia os objetivos das RIS3 no desenvolvimento de novos produtos e tecnologias (n.o 2), bem como no desenvolvimento da base de conhecimentos e dos recursos humanos da Letónia nos domínios das tecnologias biomédicas e médicas (n.o 6). Além disso, o projeto está em consonância com o Plano de Ação para a Obesidade do Ministério da Saúde, centrando-se nos cuidados de saúde proativos e preventivos. Código NACE: 72.19 - Outras actividades de investigação e desenvolvimento experimental em ciências naturais e engenharia. As actividades propostas para o projecto incluem a investigação industrial e experimental. Objectivo do projecto: desenvolver um módulo proativo, adaptado aos doentes e baseado numa plataforma digital em nuvem sobre «Prevenção e diagnóstico precoce de doenças cardiometabólicas». O módulo centra-se na deteção precoce de doenças, em intervenções de saúde personalizadas e na redução dos custos dos cuidados de saúde. Classificação FORD: 1.2. Ciências Naturais – Ciência da Computação e Informática 3.5. Ciências Médicas e da Saúde – Gestor Científico de Projetos de Outras Ciências Médicas: O projeto é liderado pelo Dr. Dmitry Bļizņuks, Professor Associado da Universidade Técnica de Riga, com vasta experiência em inovação digital em saúde e gestão de projetos. O Dr. Bļizņuks é um especialista líder na gestão de equipas interdisciplinares e no desenvolvimento de soluções avançadas de cuidados de saúde aprovadas por prémios e patentes internacionais. Parceiros envolvidos no projecto: 1. Universidade Técnica de Riga (RTU): A RTU fornece infraestruturas de cálculo e conhecimentos especializados em ciência de dados em aplicações de aprendizagem automática e análise de dados PROM/PREM. 2. Hospital Universitário Clínico Pauls Stradins (PSKUS): A PSKUS disponibiliza a experiência clínica, os dados dos doentes e os conhecimentos no domínio dos cuidados de saúde, assegurando a aplicação prática da plataforma digital. 3. SIA Longenesis: Uma empresa líder em tecnologias de saúde digital especializada em soluções de envolvimento dos doentes e de gestão de dados adaptará a sua plataforma existente para alcançar os objetivos do projeto e assegurar a conformidade com os requisitos do RGPD. Panorâmica do problema: As doenças cardiometabólicas representam um encargo significativo para a saúde pública, com a obesidade, por si só, a custar à UE milhares de milhões de euros por ano. Os sistemas de saúde existentes carecem de métodos de rastreio integrados e personalizados para prevenir estas doenças a nível nacional. A escassez de recursos e a subutilização de soluções digitais dificultam a gestão proativa da saúde. Objectivos da investigação: Estabelecer um módulo baseado numa plataforma digital para a avaliação dos fatores de risco cardiometabólicos, utilizando dados e informações clínicas fornecidos pelos doentes. Introduzir uma abordagem de monitorização dos doentes com feedback personalizado e recomendações de estilo de vida baseadas em dados PROM/PREM. Identificar diferentes fenótipos de pacientes para adaptar estratégias de prevenção e melhorar os resultados clínicos. Trabalhos anteriores: No âmbito do Programa Nacional de Investigação (PNR) "Saúde Pública", a equipa do Hospital Universitário Clínico Pauls Stradins está a realizar um projeto-piloto do programa de educação digital em saúde, no âmbito do qual mais de 1000 participantes participaram em atividades presenciais. Os membros do consórcio investiram também tempo no desenvolvimento de uma plataforma baseada na Internet para a avaliação dos riscos cardiovasculares e a monitorização personalizada à distância dos doentes, incluindo a integração do modelo de avaliação dos riscos SCORE2. Metodologia: O projeto baseia-se em estudos anteriores, integrando ferramentas de inquérito validadas e modelos de aprendizagem automática para a análise de dados. Uma plataforma digital em conformidade com o RGPD irá gerir os dados dos participantes, fornecer feedback personalizado e envolver os utilizadores através da ludificação e de recomendações de saúde dinâmicas. A aprendizagem automática será utilizada para fenotipar os doentes e melhorar as estratégias de prevenção. Operações WP1. Integração de instrumentos de inquérito, desenvolvimento e validação de recomendações personalizadas com grupos de reflexão: T1.1 Integração de questionários de avaliação dos riscos para a saúde. T1.3 Grupos de reflexão e validação. T1.2 Elaboração de
