Arbetspaket 3: Egenmonitorering

Utöver att bygga upp databaser baserade på real world data (RWD) kommer projektet att fokusera på att bygga upp databaser baserade på syntetiska data för att i tidigt skede möjliggöra utveckling av AI-baserade beslutsstöd.

Syfte

Syftet med forskningsprojektet är att studera om hälsodata inklusive tekniska lösningar för egenmonitorering kan användas för att detektera, diagnosticera, prediktera och även möjliggöra prevention av akut sjukdom/akut försämring av kronisk sjukdom.

Ett vidare syfte med forskningsprojektet är att med hjälp av hälsodata i realtid inklusive tekniska lösningar för egenmonitorering i tillägg till data från patientjournaler genomföra analyser med maskinlärningsmodeller för att i realtid kunna detektera, diagnosticera, prediktera och även möjliggöra prevention av akut sjukdom/akut försämring av kronisk sjukdom.

Ett ytterligare syfte är att studera genomförbarhet (feasibility) och följsamhet (compliance) vid bruk av tekniska lösningar för egenmonitorering för att med god kvalitet mäta hälsodata utanför hälso- och sjukvårdsinrättningar.

Projektledare

Peter Lundgren, Högskolan i Borås
Kontakt Peter Lundgren

Samarbetspartners

Högskolan Borås, Chalmers, PICTA, Göteborgs universitet, Västra Götalandsregionen, Høgskolen i Østfold och Sykehuset i Østfold.