Ajuste Probabilístico de Modelos de Glucosa obtenidos mediante Gramáticas Evolutivas

Autores UPV
Año
CONGRESO Ajuste Probabilístico de Modelos de Glucosa obtenidos mediante Gramáticas Evolutivas

Abstract

La Diabetes Mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica que se caracteriza por la elevación de la glucosa en sangre debido a una falta de insulina, y que solo en España afecta a más de 600 mil personas. Los pacientes con esta enfermedad necesitan, de por vida, tanto medir su glucemia como inyectarse insulina subcutánea. En la práctica clínica, la glucemia se puede medir mediante monitores continuos de glucosa y la insulina se inyecta ya sea con plumas o mediante un infusor subcutáneo continuo o bomba de insulina. Por otro lado, para un control glucémico completamente aut¿onomo sería necesario un modelo predictivo que hiciera estimaciones de la evolución futura de la glucemia de una forma precisa y fiable. Con esta información, un algoritmo de control determinaría la dosis de insulina a suministrar mediante la bomba de insulina. En este trabajo proponemos un método para estimar valores futuros de glucemia mediante una técnica de dos fases. En primer lugar se identifican modelos de glucemia mediante Gramáticas Evolutivas y a continuación se aplica una técnica de ajuste y predicción probabilística, para obtener un valor estimado de la glucemia.