Projekt: „Model strojnog učenja za detekciju promjena zdravstvenih stanja starijih osoba“

Kod projekta: NPOO.C3.2.R3-I1.05.0090

Trajanje projekta: 20.01.2025. – 20.01.2026.

Ukupna vrijednost projekta: 96.579,37 €

Ukupni prihvatljivi troškovi projekta: 94.179,37 €

Ukupni iznos bespovratnih sredstava: 65.125,55 €

Financiranje: Financira Europska unija – NextGenerationEU kroz Nacionalni plan oporavka i otpornosti 2021.-2026.

Korisnik: WAVEFORM j.d.o.o. za usluge, Kupreška 14, 21000 Split, OIB: 14335928185

O projektu:

Cilj je projekta istražiti i razviti model strojnog učenja koji će, na temelju podataka o vitalnim parametrima i dnevnim aktivnostima starijih osoba prikupljenih pametnom narukvicom te njihova zdravstvenog stanja utvrđenog prije početka praćenja, detektirati promjene u zdravstvenom stanju i omogućiti pravovremenu reakciju zdravstvenog osoblja/skrbnika starijih osoba. Predmetni projekt postat će polazište za budući razvoj i komercijalizaciju integriranog softverskog rješenja koje će se koristiti kao podrška u odlučivanju u skrbi za starije osobe, čime će doprinijeti smanjenju brojnih pritisaka nastalih kao posljedica sve izraženijeg demografskog starenja.

Provedba istraživanja i razvoj modela strojnog učenja u okviru ovog projekta polazište je za razvoj komercijalnog proizvoda u budućnosti. Cilj je razviti inovativno integrirano softversko rješenje temeljeno na modelu strojnog učenja koje će služiti kao podrška u donošenju odluka o zdravstvenim stanjima i povezanim implikacijama. Navedeni proizvod funkcionirao bi kao web platforma (namijenjena pružateljima institucionalne skrbi) ili mobilna aplikacija (namijenjena članovima obitelji koje skrbe za starije osobe), koja na temelju prikupljenih podataka s pametne narukvice i promjena vitalnih parametara omogućava alarmiranje i pravovremeno djelovanje u donošenju odluka povezanih sa zdravljem. U slučaju da se ovakva tehnologija pokaže uspješnom domovi za starije osobe mogli bi razviti uslugu na daljinu u sklopu koje bi se pratili vitalni parametri starijih osoba na daljinu, dok bi mobilni timovi po potrebi izlazili na teren.

Projektne aktivnosti:

1. Izrada prototipa i demonstracija tehničke izvedivosti modela strojnog učenja za detekciju promjena zdravstvenih stanja starijih osoba: Kako bi se poboljšala raznolikost i reprezentativnost uzoraka podataka, prikupit će se dodatni set podataka (u skladu s metodologijom iz projekta Si4Care). Zatim će uslijediti njihova anonimizacija i strukturiranje. Na temelju prikupljenih i obrađenih podataka, izradit će se model strojnog učenja koji za ulaz uzima sve relevantne mjerne podatke o vitalnim parametrima i prethodnom zdravstvenom stanju, a kao izlaz detektira promjene zdravstvenih stanja starijih osoba. Uz to, izradit će se softversko rješenje koje će pružateljima skrbi omogućiti obradu i dubinski pregled prikupljenih podataka o vitalnim parametrima starijih osoba.
2. Upravljanje inovacijskim ciklusom: Provjera pretpostavki i analiza vezano za ciljanu upotrebu, korisnike i tržište, identifikacija daljnjih koraka za komercijalizaciju i plan kako ih ostvariti, kao i pretraga patentnih baza i konzultacije sa stručnjacima za intelektualno vlasništvo kako bi se poduzeće pripremilo za komercijalizaciju.
3. Izrada dokumenata u svrhu komercijalizacije inovacija: Izrada analize tržišta i validacija ideje kako bi se utvrdili glavni trendovi na tržištu i mogući smjerovi razvoja inovativnih proizvoda temeljenih na predmetnom istraživanju.
4. Administrativno vođenje projekta: Administrativno i financijsko upravljanje projektom (izrada izvještaja, prikupljanje dokumentacije, koordiniranje itd).