El pasado 14 de Abril de 2021 Ignacio Hidalgo present\u00f3 la ponencia de T\u00edtulo: HERACLES-II: \u201cSistema Adaptativo \u00a0Bioinspirado para el control \u00a0gluc\u00e9mico basado en sensores y accesorios \u00a0inteligentes.\u00bb<\/p>\n\n\n\n
Resumen : \u00a0La Diabetes Mellitus tipo 1 es una enfermedad cr\u00f3nica que se caracteriza por la elevaci\u00f3n de la glucosa en sangre debido a una defecto en la producci\u00f3n de insulina y que s\u00f3lo en Espa\u00f1a afecta a m\u00e1s de 600 mil personas. Los pacientes con esta enfermedad necesitan, de por vida, tanto medir su glucemia como inyectarse insulina subcut\u00e1nea. En la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual, la glucemia se puede medir mediante monitores continuos de glucosa y la insulina se inyecta ya sea manualmente o mediante un infusor subcut\u00e1neo continuo o bomba de insulina. Por otro lado, para un control gluc\u00e9mico completamente aut\u00f3nomo seria necesario un modelo predictivo que hiciera estimaciones de la evoluci\u00f3n futura de la glucemia. Con esta informaci\u00f3n, un algoritmo de control determinar\u00eda la dosis de insulina a suministrar mediante la bomba de insulina. A d\u00eda de hoy, pese a los avances producidos, podemos afirmar que la estimaci\u00f3n y predicci\u00f3n de la glucosa en sangre sigue siendo un problema abierto. Por ejemplo, los modelos basados en datos que se utilizan en la actualidad para predecir los valores futuros de la glucosa hacen uso de un subconjunto de las magnitudes que la afectan. Hoy en d\u00eda existen dispositivos inteligentes dotados de biosensores capaces de proporcionar informaci\u00f3n fisiol\u00f3gica en tiempo real y por tanto, se abre un nuevo camino para incorporar otras variables a los modelos. As\u00ed mismo, los filtros usados para estimar y predecir la glucosa en sangre usan esos modelos, sin aprovechar la abundancia de datos fisiol\u00f3gicos que proporcionan los dispositivos inteligentes. Por \u00faltimo hay una necesidad de dispositivos electr\u00f3nicos capaces de incorporar toda esta informaci\u00f3n, proporcionando en tiempo real un valor estimado de la glucosa en sangre m\u00e1s exacto. En este trabajo continuamos la investigaci\u00f3n realizada en el proyecto TIN-2014-54806-R, en el que se han producido importantes resultados que confirman sus hip\u00f3tesis de partida. Proponemos, por un lado, extender la metodolog\u00eda para incorporar a los modelos informaci\u00f3n proporcionada por dispositivos inteligentes para obtener una estimaci\u00f3n y una predicci\u00f3n m\u00e1s exacta de la evoluci\u00f3n de la concentraci\u00f3n de la glucosa en sangre. Por otro lado, construyendo sobre los resultados de filtros obtenidos en el mencionado proyecto, un prototipo en hardware de un dispositivo inteligente. Este dispositivo debe integrar, en tiempo real, tanto la informaci\u00f3n suministrada por los biosensores como la informaci\u00f3n de los modelos a fin de generar la estimaci\u00f3n y predicci\u00f3n de glucosa. Al finalizar el proyecto, por un lado, habremos completado el dise\u00f1o de un circuito integrado de un filtro bayesiano que emplee modelos basados en los datos proporcionados por los biosensores de dispositivos inteligentes. Este debe tener unas caracter\u00edsticas f\u00edsicas (tama\u00f1o, rendimiento y consumo de energ\u00eda) que permitan su funcionamiento ininterrumpido y aut\u00f3nomo, al menos durante un periodo de tiempo equiparable al de los dispositivos inteligentes.Por otro lado, tendremos implementadas un conjunto de herramientas software que bas\u00e1ndose en algoritmos evolutivos y los resultados del proyecto TIN-2014-54806-R genere modelos predictivos del comportamiento de la glucosa. Los valores de entrada ser\u00e1n proporcionados por sensores biom\u00e9tricos que en tiempo real ser\u00e1n enviados a los modelos del sistema recomendador de pautas insul\u00ednicas, o incluso al algoritmo de control encargado generar la actuaci\u00f3n de la bomba de insulina en una eventual integraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s informaci\u00f3n (glucmodel.ucm.es<\/a>,\u00a0glucnet.ucm.es<\/a>)
Puedes encontrar el video de la presentaci\u00f3n en en canal de Youtube del ITC<\/p>\n\n\n\n