La UMU facilita a diabéticos predecir la glucosa con mayor precisión

El investigador de la Universidad de Murcia Ignacio Rodríguez Rodríguez propone un sistema que posibilita una mayor precisión a la hora de pronosticar la glucemia y con ello decidir las dosis de insulina de pacientes diabéticos, redundando este hecho en la mejora de su calidad de vida. Este estudio, publicado en revistas de prestigio como 'Sensors' y 'Journal of Diabetes Research', muestra un sistema de gestión integral de la diabetes tipo 1, cuando el páncreas ya no produce insulina, con biosensores que permiten estimar la evolución de la glucosa en un paciente diabético de manera automática.

La predicción de la glucosa se obtiene a partir de la completa monitorización de variables biomédicas, con medidores continuos de glucemia, pulseras inteligentes y el empleo de algoritmos.

Se han monitorizado siete variables: dosis de insulina, cantidad de hidratos de carbono ingeridos, valores de azúcar de la persona durante las horas anteriores, ejercicio físico, ritmo cardíaco, horas de sueño y horario de actividades. Todas ellas se han medido en situaciones reales, durante catorce días, a 25 voluntarios y voluntarias con diabetes tipo 1.

Con la información recabada, empleando algoritmos inteligentes, se ha alcanzado una predicción de glucemia en los 45 minutos posteriores con un margen de error de 18.60 mg/dL. «A través de algoritmos de aprendizaje-máquina se puede llegar a predecir la glucosa de un paciente diabético con un error muy aceptable», destaca Rodríguez.

A través de esta investigación se ha pretendido explotar el concepto de 'internet de las cosas'. Se trata de una interconexión total con la Red y todo el potencial que esto supone en cuanto a almacenamiento de datos, computación en la nube o ubicuidad, así como a la extracción de patrones y la predicción que posibilitan los algoritmos inteligentes.

Los algoritmos elegidos para predecir la glucosa se han ejecutado en dispositivos de recursos limitados para comprobar su viabilidad en aparatos portátiles, como teléfonos móviles, que pueda llevar el paciente. Se ha intentado descubrir hasta qué punto el sistema de control puede funcionar con un móvil de forma independiente en caso de una pérdida de cobertura o fallo de la red, consiguiéndose «valores de predicción de glucosa bastante buenos en tiempos de ejecución aceptables», según el investigador.

Asimismo, este trabajo ha sido posible gracias a la popularización de los medidores continuos de glucosa, que permiten obtener un valor de esta cada cinco minutos. «Las pulseras inteligentes completan el camino hacia un sistema de monitorización global, pues con ellas conocemos de forma continua otras circunstancias que afectan a la persona con diabetes, como el ejercicio o las horas de sueño», señala Rodríguez.

La diabetes es una dolencia que se caracteriza por dificultades a la hora de metabolizar la glucosa en sangre. En el caso concreto del tipo 1, dicha metabolización se hace imposible debido a que el páncreas ya no produce insulina, por lo que la persona tiene que inyectársela diariamente. Hasta un 14% de la población española padece diabetes y, de este porcentaje, entre un 1% y un 5% es tipo 1.