Projekta mērķi un uzdevumi.
Projekta PRAESIIDIUM mērķis (latīņu valodā “praesidium” nozīmē “aizsardzība”) ir izstrādāt rīku, kura mērķis ir nodrošināt indivīda prediabētiskā riska reāllaika prognozi. Prognozēšanas algoritms būs balstīts uz uz fiziku balstītas mašīnmācīšanās pieeju, proti, par pamatu tiks ņemta bagātīga reālās dzīves datu kopa, iegūta no esošajiem un jaunajiem klīniskajiem pētījumiem, un šī kopa tiks apvienota ar matemātiskiem modeļiem. Tiks pielietotas arī izskaidrojamā mākslīgā intelekta (XAI, explainable AI) metodes, lai pārvarētu “melnās kastes” mašīnmācīšanās pieeju robežas un vienlaicīgi uzlabotu diabēta riska prognozēšanas veiktspēju un samazinātu šī riska aprēķina laiku, salīdzinot ar šobrīd pieejamā matemātiskā modeļa rezultātiem. Galīgais algoritms tiks ieviests tīmekļa platformā, kurā ārsti un pacienti varēs ievadīt datus no vairākiem avotiem (gan sensoru, gan manuāli fiksētus datus) un iegūt reāllaika analīzi par sistēmas lietotāja risku attīstīt prediabētisku stāvokli.
Uzdevumi, kas jāveic EDI.
Šajā projektā EDI izstrādās uz plaukstas locītavas valkājamas ierīces prototipu ar bioimpedances sensoru un signālu apstrādes iespējām (EDI), kā arī ar to saistīto datu vākšanas un apstrādes programmatūru un algoritmus sirdsdarbības ātruma noteikšanai. Šis prototips būs piemērots izmēģinājuma pielietošanai projekta klīniskajos pētījumos, un palīdzēt ievākt datu kopu par prediabēta risku. Mūsu tālākie mērķi ir pārbaudīt ierīci reālās dzīves apstākļos, lai salīdzinātu tās sensoru datus ar citiem, jau pārbaudītiem sensoriem, apkopot atsauksmes par tās lietotāju pieredzi un ieteikumiem, kā arī palīdzēt integrēt šo ierīci projekta galīgajā programmatūras/aparatūras platformā.
Iesaistītie zinātnieki
Dr. sc. comp. Leo Seļāvo
Vadošais pētnieks
