Nuevas estrategias de control glucémico en pacientes con diabetes mellitus tipo 1

Autores
Rivadeneira Paz, Pablo Santiago; Sereno, Juan E.; Caicedo, Michelle A.
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Actualmente la diabetes mellitus es un problema de salud pública mundial. En este trabajo, se proponen estrategias de control para mantener los niveles de glucosa en sangre de pacientes diabéticos tipo 1 en los rangos ideales en pro de la salud del paciente y su calidad de vida. La primera estrategia propone una retroalimentación de estados con restricciones de positividad, que en términos médicos representa la eliminación de episodios de hipoglucemia durante períodos prolongados de ayuno. Posteriormente, se realiza una extensión para lograr el rechazo de las perturbaciones por ingesta de alimentos, mediante el acoplamiento de un control proporcional, integral y derivativo. La segunda estrategia es un control predictivo con entrada impulsiva y regulación hacia una zona objetivo. Finalmente, el desempeño de las estrategias es evaluado en 50 pacientes virtuales extraídos de la literatura y en el Simulador UVa / Padova aprobado por la Food and Drug Administration de EEUU.
Nowadays, diabetes mellitus remains as a public health worldwide problem. In this work, control strategies are proposed to maintain the blood glucose levels of diabetic type 1 patients in the ideal ranges for the sake of its health and quality of life. The first strategy is based on a state feedback but respecting positivity constraints, which in medical terms, is a guaranty of elimination of hypoglycemic episodes for prolonged fasting periods. Besides, an extension of this strategy is developed to achieve disturbance rejection (meal intake) in diurnal periods by coupling it with a proportional, integral and derivative control. The second strategy is a model-based predictive control with impulsive input and regulation towards a target zone. Finally, the performance of both control strategies is assessed in 50 virtual patients extracted from the literature and in the UVa/Padova Simulator approved by the Food and Drug Administration from the United States.
Fil: Rivadeneira Paz, Pablo Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional de Colombia; Colombia
Fil: Sereno, Juan E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional de Colombia; Colombia
Fil: Caicedo, Michelle A.. Universidad Nacional de Colombia; Colombia
Materia
ARTIFICIAL PANCREAS
BIOMEDICAL SYSTEMS
LINEAR CONTROL SYSTEMS
MODEL PREDICTIVE CONTROL
PHYSIOLOGICAL AND CLINIC VARIABLES CONTROL
PID CONTROL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Nowadays, diabetes mellitus remains as a public health worldwide problem. In this work, control strategies are proposed to maintain the blood glucose levels of diabetic type 1 patients in the ideal ranges for the sake of its health and quality of life. The first strategy is based on a state feedback but respecting positivity constraints, which in medical terms, is a guaranty of elimination of hypoglycemic episodes for prolonged fasting periods. Besides, an extension of this strategy is developed to achieve disturbance rejection (meal intake) in diurnal periods by coupling it with a proportional, integral and derivative control. The second strategy is a model-based predictive control with impulsive input and regulation towards a target zone. Finally, the performance of both control strategies is assessed in 50 virtual patients extracted from the literature and in the UVa/Padova Simulator approved by the Food and Drug Administration from the United States.
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