Detección y estimación de ingestas para control predictivo de páncreas artificial en pacientes con TIDM.

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dc.contributor.advisorCipriano, Aldo
dc.contributor.authorGonzález Troncoso, Rodrigo Adolfo
dc.contributor.otherPontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
dc.date.accessioned2017-06-29T21:23:35Z
dc.date.available2017-06-29T21:23:35Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionTesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017
dc.description.abstractLa diabetes mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica cuya prevalencia aumenta anualmente en la población chilena. Su tratamiento más avanzado es a través de infusión de insulina mediante sistemas de páncreas artificial, no obstante, estos no funcionan en forma automatizada pues necesitan del paciente para informar ingestas, entre otros datos y eventos. Así, el objetivo de esta tesis es el diseño de un algoritmo de páncreas artificial capaz de detectar eventos de ingesta, estimar y predecir la glucosa absorbida e incorporar estos elementos en una terapia de infusión autónoma. Para ello, el algoritmo propuesto cuenta con un identificador adaptivo de la dinámica de glucosa e insulina del paciente a través de datos de entrada-salida del sistema y un observador que detecta ingestas y estima en tiempo real su absorción de glucosa asociada. Luego, se ajusta un modelo de absorción,a partir de las estimaciones, que se incorpora en una ley de control predictivo. Así, se obtiene un sistema que no requiere calibración para cada usuario ni su intervención para notificar ingestas y, adicionalmente, permite dejar en evidencia la mejora del desempeño de un control de infusión autónoma producto de la utilización de información inferida sobre la alimentación del paciente. Pruebas in silico de lazo abierto del algoritmo mostraron un retardo de 3 muestras al detectar ingestas, un mínimo en el estado del arte, y altoajuste de las estimaciones y predicciones al proceso de absorción. Asimismo, se obtuvo una mejora en lazo cerrado respecto del control predictivo clásico al reducir el tiempo de estabilización en un 60% a menos de 3;5 horas y eliminar sobredosis de insulina que provocan hipoglucemia. Aún así, no se logró evitar hiperglucemias tras la ingesta pues las predicciones carecen de precisión en el corto plazo y, por ello, se propone incluir técnicas heurísticas para complementar las leyes de control de terapias de insulina. En suma, se probó la posibilidad de automatizar páncreas artificiales para rechazar ingestas, y se diseñó un algoritmo que provee nueva información para refinar el tratamiento en lazo cerrado de la diabetes. Sin embargo, aún resta validar su robustez en aplicaciones in vivo
dc.format.extentviii, 153 hojas, 8 sin numerar
dc.identifier.doi10.7764/tesisUC/ING/21177
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/21177
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/21177
dc.language.isoes
dc.nota.accesoContenido completo
dc.rightsacceso abierto
dc.subject.ddc610
dc.subject.deweyMedicina y saludes_ES
dc.subject.otherDiabetes mellitus tipo 1 – Terapia.es_ES
dc.titleDetección y estimación de ingestas para control predictivo de páncreas artificial en pacientes con TIDM.es_ES
dc.typetesis de maestría
sipa.codpersvinculados99102
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