Biosensores permiten estimar la evolución de la glucosa en un paciente diabético de manera automática.
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El investigador de la Universidad de Murcia (UMU) Ignacio Rodríguez Rodríguez propone un sistema que posibilita una mayor precisión a la hora pronosticar la glucemia y con ello decidir las dosis de insulina de pacientes diabéticos, lo que supone una mejora calidad de vida para estos pacientes al poder controlar mejor su enfermedad.
Este estudio, que se ha publicado en las revistas Sensors y Journal of Diabetes Research, muestra un sistema de gestión integral de la diabetes tipo 1, cuando el páncreas ya no produce insulina, con biosensores que a.permiten estimar la evolución de la glucosa en un paciente diabético de manera automátic La predicción de la glucosa se obtiene a partir de la completa monitorización de variables biomédicas, con medidores continuos de glucemia, pulseras inteligentes y el empleo de algoritmos.
Para realizar este estudio se han monitorizado siete variables: dosis de insulina, cantidad de hidratos de carbono ingeridas, valores de azúcar de la persona durante las horas anteriores, ejercicio físico, ritmo cardiaco, horas de sueño y horario de actividades. Todas ellas se han medido en situaciones reales, durante 14 días, a 25 voluntarios y voluntarias con diabetes tipo 1. Con la información recabada, empleando algoritmos inteligentes, se ha alcanzado una predicción de glucemia en los 45 minutos posteriores con un margen de error de 18,60 mg/dL. Ignacio Rodríguez ha explicado que “a través de algoritmos de aprendizaje-máquina se puede llegar a predecir la glucosa de un paciente diabético con un error muy aceptable”.
Por otro lado, los algoritmos elegidos para predecir la glucosa se han ejecutado en dispositivos de recursos limitados para comprobar su viabilidad en aparatos portátiles, como teléfonos móviles, que pueda llevar el paciente. Se ha intentado descubrir hasta qué punto el sistema de control puede funcionar con un móvil de forma independiente en caso de una pérdida de cobertura o fallo de la red, consiguiéndose “valores de predicción de glucosa bastante buenos en tiempos de ejecución aceptables”, según el investigador.