|
Descripción
|
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.
|
