IDF Sharid per il controllo del rischio di diabete

Cyber Physical Wearable

Cloud

big Data analyticS

Il progetto IDF Sharid prevede l’ideazione, la progettazione, la costruzione e il collaudo di un prototipo di Lab On Chip genomico (LOC), un dispositivo che integra al suo interno più funzionalità di laboratorio, in grado di identificare specifiche varianti genetiche ed epigenetiche, da una parte associate al rischio individuale di diabete e, dall’altra, alla variabilità nella risposta all’intervento nutrizionale e/o all’esercizio fisico.

IDF Sharid prevede, oltre all’utilizzo di sistemi cyber physical wearable, come il device LOC, anche l’utilizzo di altri dispositivi IOT e l’implementazione di una piattaforma Cloud Big Data Analytics con un’interfaccia innovativa, in grado di fornire l’interpretazione dei dati forniti dal LOC e la diagnosi molecolare.

Machine Learning, Big Data Analytics

Per ottenere benefici specifici in termini di informazioni ricavabili dal progetto, SCAI Lab ha deciso di trattare e di elaborare l’enorme quantità di dati mediante soluzioni innovative di Machine Learning e Big Data Analytics, nonché di sistemi di predizione cognitive-oriented. Tali informazioni saranno utili in una prima fase per collaudare il LOC, grazie all’unione tra informazioni già pubblicamente a disposizione e dati appena ricavati.

Il progetto rientra nel PON Ricerca e Innovazione 2014-2020 – Avviso per la presentazione di progetti di ricerca industriale e sviluppo sperimentale nelle 12 Aree di specializzazione individuate dal PNR 2015-2020-Area di Specializzazione: Salute.