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PDC2022-133429-I00

Financiado

SISTEMA WEARABLE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES DE PERSON...

SISTEMA WEARABLE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES DE PERSONAS CON DIABETES LA DIABETES MELLITUS ES UNA ENFERMEDAD CRONICA QUE SE CARACTERIZA POR LA ELEVACION DE LA GLUCOSA EN SANGRE DEBIDO A UN DEFECTO, O EN LA PRODUCCION, O EN LA ACCION, DE LA INSULINA Y QUE AFECTA A MAS DE 470 MILLONES DE PERSONAS EN E... ver más

01/01/2022

UCM

135K€

Presupuesto del proyecto: 135K€

Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3279

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3279

Presupuesto del proyecto 135K€

Descripción del proyecto LA DIABETES MELLITUS ES UNA ENFERMEDAD CRONICA QUE SE CARACTERIZA POR LA ELEVACION DE LA GLUCOSA EN SANGRE DEBIDO A UN DEFECTO, O EN LA PRODUCCION, O EN LA ACCION, DE LA INSULINA Y QUE AFECTA A MAS DE 470 MILLONES DE PERSONAS EN EL MUNDO. LAS PERSONAS CON DIABETES NECESITAN, DE POR VIDA, TANTO MEDIR Y CONTROLAR SU GLUCEMIA COMO, EN ALGUNOS CASOS, INYECTARSE INSULINA SUBCUTANEA. EN LA PRACTICA CLINICA HABITUAL, LA GLUCEMIA SE PUEDE MEDIR MEDIANTE MONITORES CONTINUOS DE GLUCOSA Y LA INSULINA SE INYECTA MANUALMENTE O MEDIANTE UN INFUSOR SUBCUTANEO CONTINUO (O BOMBA) DE INSULINA. CALCULAR LA CANTIDAD DE INSULINA A INYECTAR ES COMPLEJO, YA QUE DEPENDE DE MUCHOS FACTORES, ALGUNOS DIFICILES DE CONOCER O DE EVALUAR. UNA MALA DECISION HARA QUE LOS VALORES DE GLUCOSA PERMANEZCAN, O SE SITUEN, EN VALORES QUE SON PERJUDICIALES PARA LA SALUD. POR ELLO, PARA UN CONTROL GLUCEMICO AUTONOMO SON NECESARIOS MODELOS PREDICTIVOS QUE HAGAN ESTIMACIONES DE LA EVOLUCION FUTURA DE LA GLUCEMIA Y PODER ASI TOMAR LAS DECISIONES MAS APROPIADAS PARA LA SALUD DE LA PERSONA CON DIABETES. CON ESTA INFORMACION, UN ALGORITMO DE CONTROL, O LA PROPIA PERSONA AYUDADA POR ALGORITMOS, PODRA DETERMINAR MAS ACERTADAMENTE LA DOSIS DE INSULINA A SUMINISTRAR YA SEA MEDIANTE UNA BOMBA DE INSULINA O MEDIANTE UNA INYECCION SUBCUTANEA. ESTE PROYECTO SE PLANTEA COMO UNA CONTINUACION DEL PROYECTO SISTEMA ADAPTATIVO BIOINSPIRADO PARA EL CONTROL GLUCEMICO BASADO EN SENSORES Y ACCESORIOS INTELIGENTES-HERACLES-II (RTI-2018-095180-B-I00), CONTINUACION DEL PROYECTO HERACLES (TIN-2014-54806-R). EN ESTOS PROYECTOS SE HAN DESARROLLADO UN CONJUNTO DE TECNICAS QUE PERMITEN UNA MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES DE CONTROL GLUCEMICO DE LAS PERSONAS CON DIABETES, PROFUNDIZANDO EN EL CONOCIMIENTO DE LAS DINAMICAS GLUCORREGULADORAS. SE HAN CUMPLIDO LOS DOS OBJETIVOS: (I) INCORPORAR A LOS MODELOS INFORMACION PROPORCIONADA POR DISPOSITIVOS INTELIGENTES PARA OBTENER UNA ESTIMACION DE CONCENTRACION DE GLUCOSA EN SANGRE MAS PRECISA Y SER CAPACES DE REALIZAR UNA PREDICCION MAS EXACTA DE SU EVOLUCION DURANTE PERIODOS DE TIEMPO SUPERIORES A LAS 2 HORAS, Y (II) DISEÑAR UN PROTOTIPO EN HARDWARE DE UNA RED NEURONAL CAPAZ DE PROCESAR LA INFORMACION PARA GENERAR, EN TIEMPO REAL, LA ESTIMACION Y LA PREDICCION. ADEMAS SE HA REALIZADO UNA APLICACION MOVIL QUE PERMITE COMUNICARSE CON LOS MODELOS.EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR UN SISTEMA WEARABLE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, POTENCIALMENTE COMERCIALIZABLE, PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES DE LAS PERSONAS CON DIABETES. EL PROYECTO DESARROLLARA UNA APLICACION MOVIL, SOBRE LA BASE DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS Y PUBLICADOS EN EL PROYECTO MATRIZ, QUE PROPORCIONE PREDICCIONES Y RECOMENDACIONES BASADAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL. EL SISTEMA TENDRA DOS VARIANTES ADAPTADAS A LAS NECESIDADES DE COSTE, COMPUTACION Y RECURSOS DEL USUARIO. LA PRIMERA OPCION ES UTILIZAR LOS PROCESADORES ESPECIALIZADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL, DISPONIBLES EN LOS TELEFONOS MOVILES Y TABLETS DE ULTIMA GENERACION. PARA ELLO SE IMPLEMENTARAN EN LA APLICACION LOS ALGORITMOS YA TESTEADOS, PUDIENDOSE PERSONALIZAR EN FUNCION DE LAS CARACTERISTICAS DEL PACIENTE. ADEMAS, FABRICAREMOS UN PREDICTOR DE GLUCOSA PARA LA TOMA DE DECISIONES, IMPLEMENTADO SOBRE UNA FPGA LAS REDES NEURONALES OBTENIDAS EN (II), DE PRECIO INFERIOR A LOS 10, CONECTANDO FPGA Y APLICACION COMO ALTERNATIVA DE BAJO COSTE Y BAJO CONSUMO AL QUE LAS PERSONAS CON DIABETES CON MENOS RECURSOS PUEDAN ACCEDER.

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