Akadēmiskais centrsVadītāji: prof. G. Petrovski, prof. R. Verkauskiene, prof. V. Volke, Dr. med. J. Sokolovska.
Mērķis: datu ievākšana mākslīgā intelekta tehnoloģijās bāzētai datu analīzei
Pirmās darbu paketes laikā ir plānoti vismaz divi pacienta apmeklējumi: uzņemšana projektā un pēcpārbaude pēc 1 gada (atkarībā no oftalmoloģiskā stāvokļa daļai pacientu tiks noteiktas vairākas vizītes). Katras vizītes laikā tiks uzņemti acs dibena fotoattēli, un, izmantojot šos attēlus, tiks veikta manuāla un automatizēta diabētiskās retinopātijas gradēšana. Tiks apkopota informācija par diabētiskās retinopātijas riska faktoriem. Šajā laikā tiks ievākta informācija par tradicionālajiem diabēta komplikāciju riska faktoriem: dati par etnisko izcelsmi, vecumu, dzimumu, diabēta tipu, ilgumu un ārstēšanas veidu, HbA1c un citiem asins un urīna bioķīmiskajiem marķieriem, asinsspiedienu, hipertensijas diagnozi, lietotajiem medikamentiem un blakussaslimšanām, smēķēšanu, fizisko aktivitāti (izmantojot IPAQ anketu), antropometriskajiem rādītājiem, sociālekonomisko statusu. Papildus tiks novērtēti arī jauni riska faktori: visās projekta dalībvalstīs ar CE marķētu Diagnoptics AGE Reader aparātu (https://www.diagnoptics.com/) tiks veikts dziļās glikācijas produktu (AGEs) novērtējums ādā ar autofluorescenci (neinvazīva metode). Norvēģijā, izmantojot neinvazīvo Oxymap fundus imager (https://www.oxymap.com/about), tiks apkopoti dati par skābekļa piesātinājumu tīklenes asinsvados. Turklāt Baltijas valstu partneri ievāks pacientu bioloģiskos paraugus, kuri tiks izmantoti nākotnes pētījumos.
Aprēķinātais pētījuma pacientu skaits ir 150–600 pacientu gadā katrā no partnervalstīm (ņemot vērā aprēķinato izstāšanos, pēcpārbaudēs būs 800–1000 pacientu). Pirmajā darbu paketē tiks iesaistīti visi projekta partneri.
Vadītāji: Dr.med. J. Sokolovska, prof. G. Petrovski, prof. R. Verkauskiene
Mērķis: izmantojot mākslīgā intelekta tehnoloģijas, iegūt informāciju par:
1) diabētiskās retiopātijas un tās attīstības riska faktoriem;
2) personalizētiem dalībnieku skrīninga intervāliem.
Otrā darbu pakete iekļauj pirmās un turpmāko vizīšu datu analīzi un datizraci, izmantojot klasiskās statistiskas metodes un mašīnmācīšanās modeļus, lai noteiktu ietekmējamos un neietekmējamos diabētiskās retinopātijas riska faktorus (gan tradicionālos, gan jaunos), kā arī riska faktorus diabētiskās acu slimības progresēšanai noteiktā laika intervālā. Mākslīgajā intelektā balstītajos prognozēšanas modeļos tiks izmantoti arī acs dibena attēli. Turklāt šajā laikā tiks izstrādāts un pārbaudīts jauns riska algoritms, kas atbilstoši riska faktoriem stratificēs DR pacientus un noteiks laika intervālu līdz nākamajai pārbaudei. Otrajā darbu paketē tiks iesaistīti visi projekta partneri.
Vadītāji: prof. G. Petrovski, prof. V. Volke
Mērķis: Veikt jaunās diabētiskās retinopātijas skrīninga un uzraudzības programmas rentabilitātes analīzi. Trešā darbu pakete iekļauj analīzei nepieciešamo datu ievākšanu, kā arī izmaksu efektivitātes un lietderības analīzi katrā valstī. Par trešo darbu paketi atbildīgas Igaunija un Norvēģija.
Vadītāji: Dr. med. J. Sokolovska, prof. G. Petrovski, prof. R. Verkauskiene, prof. V. Volke
Projektu vadības aktivitātes ietver iknedēļas projekta dalībnieku sanāksmes un projekta vadības komitejas sanāksmi (vadības komiteja sastāv no valstu vadītājiem, to vada Dr.med. J. Sokolovska), kā arī regulāru saziņu ar finansēšanas iestādi. Rezultātu izplatīšana iekļauj projekta atklāšanas un noslēgšanas aktivitātes, kā arī ikgadējo semināru projekta mērķgrupām, ceturkšņa ziņojumus partneru tīmekļa vietnēs un Facebook kontos, trīs publikācijas starptautiskos recenzējamos žurnālos, publikācijas/intervijas sabiedriskajos plašsaziņas līdzekļos visās dalībvalstīs, dalība piecās starptautiskās zinātniskajās konferencēs, dalība “Eiropas pētnieku naktīs” un “Diabēta dienā”, prezentācijas ārstu asociāciju sēdēs projekta dalībvalstīs, publikācijas pacientu asociāciju žurnālos.