Investigadores desarrollan modelo de aprendizaje automático para automatizar la administración de insulina
Según diversos estudios, las personas que viven con diabetes tipo 1 deben tomar hasta 200 decisiones por día relacionadas con el control de sus niveles de glucosa en la sangre. Las dosis de insulina adecuadas y en los momentos correctos permiten que las personas con diabetes no sufran ciertos síntomas como debilidad, mareos o desmayos, que se presentan cuando los niveles de glucosa alcanzan niveles muy bajos.
Existen diversas complicaciones que pueden aparecer en personas que viven con diabetes cuando los niveles de glucosa están fuera de rango, sean demasiado altos o demasiado bajos, por ejemplo, la aparición de enfermedades cardiovasculares, retinopatía, insuficiencia renal, entre otras.
En este sentido, la medicina y la tecnología han avanzado a pasos agigantados en temas referentes al control de esta condición, por ejemplo, con la creación de bombas de insulina automatizadas o páncreas artificiales.
Investigadores del Illinois Institute of Technology o Illinois Tech, recibieron un fondo de 1.2 millones de dólares de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), durante los próximos cuatro años, para desarrollar un sistema de aprendizaje automático que permita su integración en un páncreas artificial, con el objetivo de mejorar su precisión en pacientes con diabetes tipo 1.
El grupo de investigación liderado por Ali Cinar, ha participado en diversos proyectos como la incorporación de un sistema de control de páncreas artificial dispensador de insulina, que se basada en datos sobre la actividad física obtenido por medio de wearables.
“Este proyecto va más allá, analiza el comportamiento pasado de una persona de manera más extensa mediante el uso de aprendizaje automático y la personalización del algoritmo de toma de decisiones del dispositivo para mejorar su capacidad de determinar si alguien está o pronto estará involucrado en comportamientos que podrían afectar los niveles de glucosa”, indicó Illinois Tech en un comunicado.
Cinar explica que si un paciente almuerza todos los días a la misma hora y la comida suele tener un gramaje similar de carbohidratos, el sistema podría reconocer una tendencia y reconocer los niveles de glucosa según la hora y calcular la dosis de insulina correcta.
El sistema buscaría monitorear el nivel de glucosa y reconocer picos tanto altos como bajos y administrar dosis ideales para cada paciente. Esto permitiría aligerar la toma de decisiones en personas con diabetes y enfocar su atención en diversas actividades.
“Alguien puede estar corriendo para tomar el autobús porque el autobús llega demasiado pronto o porque salió tarde de su casa. Eso no es algo que quieran detener a mitad de camino para ajustar la dosis de insulina. Por eso nos gustaría hacer un sistema completamente automatizado”, explicó Cinar.
Conoce más del proyecto de Cinar en el siguiente enlace:
https://reporter.nih.gov/search/IZkkbTl_qESXrq4aUJMUxw/project-details/10600491
