Storie di successo

Strumento di controllo del rischio di diabete

Cyber Physical Wearable

Cloud

big Data analyticS

Il progetto prevede l’ideazione, la progettazione, la costruzione e il collaudo di un prototipo di Lab On Chip genomico (LOC), in grado di identificare specifiche varianti genetiche ed epigenetiche associate da una parte 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 device 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 enormi benefici in termini di informazioni fruibili, l’enorme quantità di informazioni e dati è trattata ed elaborata mediante soluzioni innovative di Machine Learning e Big Data Analytics, e sistemi cognitive-oriented di predizione.

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.

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