Resumen de Estudi, desenvolupament i validació d'eines avançades per a la gestió de la diabetis
La diabetis mellitus (DM) és una malaltia crònica caracteritzada per la incapacitat del cos per produir la quantitat necessària d'insulina per regular els nivells de glucosa en sang. La majoria de casos ocorren degut a una destrucció de les cèl·lules beta pancreàtiques, les quals s'encarreguen de segregar la insulina, arrel d'un procés autoimmunitari (DM tipus 1) o, degut a una ineficàcia de l'ús de la insulina (DM tipus 2). El tractament intensiu amb múltiples dosis d'insulina (MDI) és l'estàndard d'atenció sobretot pels pacients amb DM tipus 1 (DMT1) i els permet reduir els nivells de glucosa en sang per prevenir les complicacions de la diabetis a llarg termini. La hipoglucèmia és un factor limitant en l'aplicació d'aquesta teràpia i imposa un dels reptes més importants en el tractament de les persones amb diabetis, l'objectiu és mantenir la normoglicèmia. Les persones amb DMT1 s'enfronten al repte de mantenir els nivells de glucèmia dins d'un rang segur, reduint la hiperglucèmia sense provocar esdeveniments hipoglicèmics.
Existeixen moltes aplicacions (apps) mòbils de salut (m-health) per a la gestió de la diabetis i el control dels nivells de glucosa en sang, però la majoria d’elles no tenen eines centrades en les condicions més difícils per a les persones amb DM, les hiperglucèmies i les hipoglucèmies. És per això que la principal motivació d’aquesta tesi és, no només millorar les aplicacions m-health d’ajuda a la presa de decisions d’autogestió a la diabetis, sinó també predir amb precisió les situacions d’hiperglucèmia i hipoglucèmia, la qual cosa donaria al pacient temps per intervenir i prevenir aquestes fluctuacions i millorar la seva salut i qualitat de vida.
Així doncs, la proposta d’aquesta tesi és dissenyar i desenvolupar estratègies i algoritmes de control, anàlisi i visualització de dades, per al control de la glucosa en sang i la millora de les condicions de vida d'aquelles persones que viuen amb DM sota teràpia d’MDI. L’objectiu de la primera part de l’estudi és desenvolupar noves eines i funcionalitats d’avaluació del control glicèmic i de riscos d’esdeveniments d’hiperglucèmia i d’hipoglucèmia com a suport a la presa de decisions per a la millora de prestacions de les apps m-health dedicades a la DM. La segona part de la tesi, té com a objectiu elaborar i implementar un model de predicció i prevenció d’hipoglucèmies com a sistema de suport a la presa de decisions capaç de predir hipoglucèmies nocturnes a través de la implementació d’estratègies de mitigació mitjançant tècniques de Machine Learning.
