Resumen

Según encuestas recientes, las formas actuales de estimar las necesidades de insulina de los diabéticos, basadas en la experiencia y en conjeturas, resultan a veces ineficaces en la práctica. Este artículo propone un algoritmo de predicción y presenta la validación del modelo en pacientes ambulatorios. El algoritmo consta de dos modelos de última generación que calculan la absorción nutricional y la glucemia, incluida la evolución de la insulina. El modelo combinado se amplía con un entrenamiento personalizado de los parámetros que incluye un algoritmo genético y el método de Nelder-Mead, y un perfil de parámetros diurno más realista como representación del biorritmo natural. Este método, implementado en una aplicación fácil de usar, puede ayudar a los diabéticos a calcular su necesidad de insulina. Las pruebas se realizaron con un conjunto de datos que incluía un ensayo clínico en el que participaron más de 20 pacientes diabéticos. Experimentamos una mejora del 55% en los resultados debida al entrenamiento del modelo en comparación con las pruebas basadas en los parámetros de la literatura. En el mejor de los casos, el 92,5% de los valores de glucemia predichos se situaron en el rango de errores clínicamente aceptables, es decir, en torno a 2,8 mmol/l de error cuadrático medio. Los resultados de la validación basada en datos de pacientes ambulatorios son prometedores en comparación con otros encontrados en la literatura. El tratamiento de otros factores importantes, como la actividad física y el estrés, sigue siendo un reto para futuras investigaciones.

• Materias:Análisis de espectro Organización modular Diagnóstico automatizado Monitoreo Servicios de salud
• Subjects:Spectrum analysis Modular organization Automated diagnostics Monitoring Health services
• Palabras claves:necesidad de insulina, valores del nivel de glucosa en sangre, perfil de parámetros diurnos, otros factores importantes, entrenamiento personalizado de parámetros, diabéticos, resultados, pruebas, validación, método Mead
• Keywords:insulin need, blood glucose level values, diurnal parameter profile, other important factors, personalized parameter training, diabetics, results, tests, validation, Mead method