| Acronym |
Project name |
Description |
| FIT-CLOOP |
FIT-CLOOP: Incorporación de la medida continua de ejercicio al control en lazo cerrado en la diabetes tipo 1 |
Los sistemas de control en lazo cerrado de los niveles de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1 han
demostrado su superioridad en el control nocturno frente al sistema de tratamiento estándar con infusor de
insulina y monitorización continua de glucosa (CGM). Sin embargo, en el periodo diurno los resultados están lejos
de ser óptimos. Uno de los elementos fundamentales para conseguir adaptar los sistemas de páncreas artificial a
la vida real es la incorporación de la medida de la actividad física a los algoritmos de control. Los grupos
participantes en este estudio coordinado han desarrollado y probado por una parte, un algoritmo de control
predictivo basado en reglas (CLOOP) para el control automático de la infusión de insulina en función de los
valores de la CGM y, por otra, un sistema de inteligencia artificial para la cuantificación de la actividad física en
tiempo real, ambos con buenos resultados. El objetivo de nuestro estudio es incorporar la medida del ejercicio
físico al sistema de control en lazo cerrado y demostrar que de este modo se obtiene un mayor porcentaje de
tiempo en objetivo (tanto nocturno como diurno) y una reducción del número y magnitud de los episodios de
hipoglucemia en pacientes con diabetes tipo 1 que, además de mantener la actividad física propia de la vida
ambulatoria, realizan una sesión de ejercicio aeróbico de intensidad media. |
| PARIS |
PARIS: Páncreas Artificial Telemédico Inteligente |
En las últimas décadas se ha realizado un gran esfuerzo investigador en biomedicina y en tecnologías para la salud con el objetivo de conseguir el denominado “páncreas artificial”, una solución tecnológica a la diabetes que supone aún un gran reto científico-tecnológico. En la actualidad, el aumento de la fiabilidad y disponibilidad de los sensores continuos de glucosa, la existencia de bombas de insulina programables, y el avance de las tecnologías de computación distribuida y las comunicaciones están ofreciendo un nuevo escenario clínico que permite abordar con grandes expectativas de éxito un sistema de control en lazo cerrado en diabetes integrado en y supervisado por un sistema de telemedicina.
El objetivo de este proyecto coordinado es desarrollar y evaluar un “páncreas artificial telemédico” -un sistema multi-acceso de telemedicina que integra un sensor de medida continua de glucosa, una bomba de insulina, un asistente personal (PDA) de paciente y un algoritmo inteligente de control en lazo cerrado-, que mejore la eficiencia del proceso asistencial actual de cuidado de la diabetes mediante el uso apropiado de tecnologías emergentes en el sector sanitario. Este nuevo sistema de telemedicina se evaluará mediante tres estudios clínicos que demuestren su beneficio, evaluando sus componentes más novedosos (sensor contínuo - asistente pesonal - algoritmo) así como su interconexión por medio de un sistema de comunicación inalámbrica.
El equipo investigador está constituido por el Grupo de Bioingeniería y Telemedicina de la Universidad Politécnica de Madrid, miembro de la Red Temática de Investigación Cooperativa “TELEMEDICINA” (G03/117), y el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital San Pau de Barcelona. La inclusión en la red de este nuevo nodo y la experiencia conjunta de los dos equipos investigadores en el telecuidado y la monitorización inteligente de la diabetes, permitirá potenciar y enriquecer los resultados de la Red al extender su campo de aplicación al uso de nuevas técnicas e instrumentación telemédicas en el cuidado y gestión de la diabetes mellitus. |
| PREDIRCAM-CIBER |
Plataforma Inteligente para la Monitorización, Tratamiento y Prevención Personalizados de la Diabetes Mellitus, el Riesgo CardioMetabólico y la Insuficiencia Renal |
El Proyecto PREDIRCAM desarrollará y validará una Plataforma Inteligente de Tecnologías Biomédicas para la monitorización, prevención y tratamiento personalizados de la diabetes mellitus, el riesgo cardiometabólico y la insuficiencia renal. El prototipo de esta plataforma se fundamenta en desarrollos previos elaborados por los grupos participantes en la investigación, y ya ensayados en proyectos de investigación financiados por la CE (DiabCare Quality Network, DiabCard, T-IDDM, M2DM, INCA), y por el ISCIII (DiabTel, PARIS, Advising. La plataforma de tecnologías biomédicas facilitará la monitorización en poblaciones de riesgo elevado de registros de variables fisiológicas y estilo de vida (alimentación, glucemia intersticial contínua, ECG, tensión arterial, movimiento y actividad física), a demanda según necesidades en modos sincrónico y asincrónico, factores de riesgo cardiometabólico (cuantificación de la adiposidad corporal y su distribución, marcadores endocrinometabólicos, citoquinas relacionadas con el apetito y la obesidad, secreción y sensibilidad a la insulina, perfil lipoproteico, actividad inflamatoria), así como la progresión/prevención del desarrollo de diabetes, síndrome metabólico, enfermedad cardiovascular e insuficiencia renal. El seguimiento predictivo y personalizado se realizará mediante componentes computacionales autónomos para la generación en tiempo real de la imagen fisiológica del paciente (PPI). Asimismo se investigarán nuevos procedimientos de generación de redes de sensores de monitorización y redes personales basados en utilizar el cuerpo humano como medio de transmisión. La plataforma también aportará nuevas herramientas de ayuda inteligente para la intervención terapéutica, con la intención de aumentar sensiblemente su eficacia. Como propuesta óptima para la prevención terciaria de la diabetes (eliminación de la morbilidad asociada al control metabólico deficiente de la enfermedad), PREDIRCAM incorpora el control en lazo cerrado, soportado por un sistema telemático, según diseño y prototipo original de los grupos firmantes, que intenta reproducir en el paciente diabético insulinopénico el control fisiológico de la interacción continua glucosa-insulina (célula beta artificial), tanto en experimentos de simulación virtual, en el laboratorio biotecnológico (primera fase), como en estudios clínicos piloto en el medio hospitalario y en el sujeto ambulatorio (segunda fase), para transferir, finalmente, una vez validado el sistema a la “vida real” de las poblaciones investigadas.
La plataforma PREDIRCAM, distribuida en tres localizaciones geográficas (Barcelona, Madrid y Sevilla) estará disponible para todos los miembros del CIBER-BBN así como para otros CIBER en marcha. Dicha plataforma tendrá como características principales el soporte a estudios clínicos y servicios asistenciales de monitorización, prevención y tratamiento, así como a trabajos de modelado y simulación que requieran una gran carga computacional susceptible de beneficiarse de las tecnologías GRID.
Los grupos de investigación externos al CIBER-BNN que han expresado su interés en la plataforma PREDIRCAM son:
1) REDINSCOR (RED DE INSUFICIENCIA CARDÍACA)-ISCIII. El coordinador general de la Red es el Prof. Juan Cinca, Director del Servicio, HSCSP (Red de Insuficiencia Cardíaca)
2) ISCIII-RETIC-RDO6 (Red de Diabetes y Enfermedades Metabólicas, transformándose en CIBER en la actualidad). Coordinador General de la Red: Dr. Ramón Gomis. El Grupo específico interesado es el del HSCSP que coordina el Dr. Francisco Blanco-Vaca.
3) Además ha indicado su interés y deseo de posible asociación como empresa consorciada futura, para tal plataforma, la empresa GEM-MED, cuyo director científico es el Dr. Antonio Bayés de Luna. Esta empresa es una spin-off, generada por la UAB, a partir de las actividades científicas de la RED-ISCIII- de Muerte Súbita, cuyo Director es el propio Dr. Antonio Bayés (esta Red forma ahora parte de REDINSCOR) |
| Econsulta |
eCONSULTA: Consultoría endocrinología-asistencia primaria por video-conferencia: implementación y evaluación del coste-efectividad del programa |
La Corporació Sanitària Parc Taulí y el Grupo de Bioingeniería y Telemedicina de la Universidad Politécnica de Madrid presentan un proyecto de investigación coordinado en el que se va a desarrollar, implementar y evaluar un sistema de consultoría por videoconferencia de bajo coste. El sistema pretende mejorar la comunicación entre médicos de asistencia primaria y endocrinólogos para optimizar los recursos sanitarios y mejorar la calidad de la asistencia de patologías de alta prevalencia como son la obesidad, la diabetes y las alteraciones tiroideas. Este proyecto cuenta con el apoyo explícito de la delegación del Servicio Catalán de Salud en el área en donde se desarrollará el proyecto (Vallés Occidental; Barcelona)
Las hipótesis en que se basa el proyecto son: 1) establecer una estrecha relación de trabajo entre los diferentes niveles de asistencia permite atender antes y mejor a los pacientes con patologías de complejidad baja -media sin necesidad de derivación a la asistencia especializada; 2) la tecnología de las comunicaciones permite implementar la consultoria de forma virtual, sincrónica y de bajo coste; 3) los profesionales de asistencia primaria y especializada aceptan y valoran positivamente este nuevo modelo de consultoría; 4) la aplicación de la consultoría especializada por videoconferencia en endocrinología es coste-efectiva.
Objetivos: 1) Diseñar un sistema de videoconsultoría para la comunicación entre Asistencia Primaria y especializada en endocrinología; 2) Integrara la videoconsultoría en un sistema de gestión de visitas que las considere parte de la actividad asistencial del médico de familia; 3) Formar al personal para el uso de la videoconsultoría; 4) Evaluar el coste-efectividad y el grado de satisfacción de los diferentes usuarios del sistema. |
| A PRIORI |
APRIORI: ANÁLISIS PREDICTIVO PARA EL AJUSTE INSULÍNICO Y OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS DE CONTROL EN LAZO CERRADO MEDIANTE ALGORITMOS INTELIGENTES |
La incorporación de los sistemas de monitorización continua de glucosa (MCG) en el manejo de la diabetes no ha obtenido el impacto esperado ni en la mejora del control glucémico ni en el desarrollo de sistemas de administración de insulina acoplada al registro de glucosa. Una causa fundamental de este fracaso sería que estos sistemas determinan la glucosa en el fluido intersticial y no en sangre circulante. La medida intersticial presenta una demora secundaria a la distinta dinámica de la glucosa en ambos compartimentos y a retrasos intrínsecos al sistema de medida, ambos procesos de muy difícil modificación. De aquí nace la necesidad de desarrollar sistemas de predicción que permitan minimizar estos retrasos haciendo más eficaces las modificaciones de insulina.
Este proyecto tiene por objetivo investigar la predicción de glucosa a partir de la MCG, de la insulina administrada y de la ingesta. Se pretende utilizar dicha predicción en varios ámbitos: a) integrada en un generador de alarmas de riesgo de hipo/hiper-glucemia; b) como para el ajuste de la terapia insulínica y c) incorporada a un sistema de asa cerrada.
La validación inicial de los algoritmos desarrollados se realizará con datos existentes y posteriormente se evaluará su impacto en el ámbito clínico utilizando equipos portables.
Esta línea de trabajo es continuación de la investigación realizada por el equipo multidisciplinar solicitante en proyectos previos como DIABTel (SAF98-0170), “INCA: Intelligent Control Assistant for Diabetes” (IST- 2001-37632), “PARIS: Páncreas Artificial Telemédico Inteligente” (FIS- PI042466) y “ADVISING” (FIS-PI060437). |
| SINEDIE |
SINEDiE: Sistemas INteligentes y de Educación para el control de la Diabetes diagnosticada en el Embarazo |
La Diabetes Gestacional, es decir, la diabetes que se diagnostica durante la gestación, afecta en España a un 8,8% de los embarazos, lo que corresponde a más de 40.000 mujeres al año. Esta prevalencia está basada en los criterios diagnósticos del National Diabetes Data Group, anteriores al cuarto Workshop (1998), puesto que, si se aplicaran los criterios recomendados recientemente por la International Association of Diabetes and Pregnancy Study Groups, basados en los resultados del estudio más importante realizado nunca sobre este tópico, este porcentaje muy probablemente se duplicaría. Como consecuencia del diagnóstico el riesgo de morbilidad para la unidad materno-fetal aumenta, por lo que la mujer debe iniciar una dieta específica y acudir con frecuencia semanal/bisemanal a visita para controlar que los valores de glucemia antes de las comidas no superen los 95 mg/dl y los de 1 hora después sean <140 mg/dl, y, si se superan estos valores, iniciar tratamiento con insulina. Nuestro proyecto propone el desarrollo de herramientas inteligentes de análisis de los valores de glucemia basadas en técnicas neurodifusas e integradas en un sistema de telemedicina, que permitan el control automatizado de la diabetes gestacional garantizando la consecución segura de los objetivos y evitando el desplazamiento de las gestantes al centro de salud. Además, se aportarán herramientas educativas y de motivación para prácticas saludables. En la fase final se comparará la eficacia y seguridad en la gestión del ajuste de dosis de insulina entre este sistema automático y el consejo convencional por parte del equipo especialista en diabetes y se obtendrán datos del impacto en costes directos e indirectos. |
