Projekt je v skladu s strategijo RIS3, ki se osredotoča na interdisciplinarne medicinske inovacije in razvoj izdelkov z visoko dodano vrednostjo za preventivno zdravstveno varstvo, s čimer obravnava prednostno naložbo RIS3. Cilj projekta je ustvariti digitalno platformo za izobraževanje o sladkorni bolezni, osredotočeno na pacienta, ki izpolnjuje prednostne naloge RIS3 na področju biomedicine, medicinske tehnologije in farmacije. Pobuda podpira cilje RIS3 pri razvoju novih izdelkov in tehnologij (#2) ter krepitvi latvijske baze znanja in človeškega kapitala na ključnih področjih, kot so biomedicina in medicinske tehnologije (#6). Poleg tega dopolnjuje akcijski načrt ministrstva za zdravje o debelosti s poudarkom na proaktivnem in preventivnem zdravstvenem varstvu. 72.19 - Raziskave in razvoj medicinskih ved (Druge naravoslovne in inženirske raziskave ter eksperimentalni razvoj)Predlagane projektne dejavnosti vključujejo industrijske in eksperimentalne raziskave.Cilj projekta: Projekt se osredotoča na razvoj digitalnega asistenta za usposabljanje bolnikov s sladkorno boleznijo, namenjenega odraslim in otrokom s sladkorno boleznijo tipa 1 (T1DM). Pomočnik bo uporabil izboljšane metode zbiranja in analize podatkov, kot so podatki o stalnem spremljanju glukoze (CGM), meritve zdravstvenih izidov, ki jih sporočijo pacienti, in meritve izkušenj, ki jih sporočijo pacienti (PREM), da bi zagotovil prilagojeno usposabljanje o štetju ogljikovih hidratov, uporabi insulina in strategijah za nadzor sladkorne bolezni. Cilj je mladim bolnikom omogočiti boljše razumevanje in obvladovanje bolezni s privlačno in dostopno platformo.FORD klasifikacija: 1.2. Naravoslovje – računalništvo in informatika 3.5. Medicinske in zdravstvene vede - Druge medicinske vedeZnanstveni vodja projekta: Projekt vodi dr. Dmitry Bļizņuks z bogatimi izkušnjami na področju inovacij v digitalnem zdravju in projektnega vodenja. Dr. Bļizņuks je vodilni strokovnjak na področju upravljanja interdisciplinarnih ekip in razvoja izboljšanih zdravstvenih rešitev, odobrenih z mednarodnimi nagradami in patenti. 1. Otroška klinična univerzitetna bolnišnica (BKUS) je največja specializirana večplastna zdravstvena ustanova za otroke v Latviji.2. Klinična univerzitetna bolnišnica Pauls Stradins (PSKUS): Sistem PSCS zagotavlja klinične izkušnje, podatke o pacientih in znanje na področju zdravstvenega varstva ter zagotavlja praktično uporabo digitalne platforme.3. SIA Longenesis: Vodilno podjetje za digitalno zdravstveno tehnologijo, specializirano za vključevanje pacientov in rešitve za upravljanje podatkov, bo prilagodilo svojo obstoječo platformo, da bi doseglo cilje projekta in zagotovilo skladnost z zahtevami GDPR. Nadzor T1DM predstavlja edinstvene izzive za odrasle in otroke, saj zahteva stalno in skrbno samooskrbo že od zgodnjega otroštva. Iz tega razloga lahko prilagojeno usposabljanje za sladkorno bolezen bistveno prispeva k samoučinkovitosti otrok in mladostnikov. Vendar se sedanje prilagojene rešitve za usposabljanje o sladkorni bolezni za odrasle, otroke in mladostnike soočajo s številnimi omejitvami. Te omejitve poudarjajo potrebo po dostopnejših, preskušenih in varnih orodjih, ki so dobro vključena v tradicionalne sisteme zdravstvenega varstva in zagotavljajo uravnotežen pristop k izobraževanju bolnikov s sladkorno boleznijo.Cilji raziskav: razvoj digitalne platforme, ki vključuje podatke CGM in kazalnike, o katerih poročajo pacienti, za prilagojeno usposabljanje o sladkorni bolezni.Uporabniku prilagojena zasnova, ki vključuje fokusne skupine z otroki in starši, da se zagotovijo starosti primerne vsebine in izkušnje uporabe.Preizkušanje in potrjevanje potopitvenega digitalnega pomočnika s pilotnimi študijami s pacienti T1DM.Uvedba podatkovne analitike za optimizacijo izobraževalnih ukrepov na podlagi individualnega napredka in vedenjskih vzorcev. Prejšnje delo: Strokovnjaki BKUS so razvili izobraževalno gradivo, prilagojeno bolnikom s T1DM (več informacij: diabetaapmaciba.lv). SIA Longenesis je v sodelovanju z otroško klinično univerzitetno bolnišnico uvedla orodja PROM/PREM za bolnike T1DM za izvajanje kvantitativne in kvalitativne analize kakovosti življenja za bolnike, ki uporabljajo insulinske črpalke, in tiste, ki prejemajo več injekcij insulina na dan. Hkrati je PSKUS ocenil različne modele strojnega učenja za razvrstitev medceličnih ravni glukoze, ki temeljijo na CGM, pri odraslih bolnikih.Metodologija: Projekt razširja rezultate prejšnjih študij na potrjena anketna orodja in izboljšane modele strojnega učenja za celovito analizo podatkov. Digitalna platforma, skladna s splošno uredbo o varstvu podatkov, bo varno upravljala podatke udeležencev, zagotavljala prilagojene povratne informacije ter uporabnike pritegnila z elementi igrifikacije in dinamičnimi zdravstvenimi priporočili, prilagojenimi individualnim potrebam. Združevanje podatkov CGM v realnem času z rezultati, o katerih poročajo pacienti, bo ustvarilo celosten pristop k posamezniku prilag
