Microinfusore/CGM/Pancreas artificiale

Verso il pancreas artificiale tutto compreso

Controllo adattivo di un pancreas artificiale utilizzando l’identificazione del modello, la consegna adattativa postprandiale di insulina e la frequenza cardiaca e l’accelerometria come input di controllo.

Le persone con diabete di tipo 1 (T1D) hanno sensibilità diverse all’insulina e anche risposte diverse ai pasti e all’esercizio fisico. Gli sviluppatori del Laboratorio di intelligenza artificiale per sistemi medici (AIMS), Dipartimento di Ingegneria biomedica, Oregon Health & Science University, Portland, OR, USA hanno introdotto un nuovo algoritmo adattativo di controllo predittivo (MPC) run-to-run che può essere utilizzato per aiutare le persone con T1D a gestire meglio i loro livelli di glucosio usando un pancreas artificiale (AP). L’algoritmo si adatta alle diverse sensibilità individuali all’insulina, alla risposta glicemica ai pasti e all’adeguamento durante l’esercizio fisico come input continuo in condizioni di vita libera.

Viene presentato un nuovo algoritmo di adattamento della sensibilità all’insulina (ISA) che aggiorna la sensibilità all’insulina di ciascun paziente durante periodi tra i pasti per ridurre l’errore tra i livelli di glucosio effettivi e il modello di processo. Gli scienziati sono riusciti a dimostrare inoltre come un algoritmo di prevenzione dell’ipoglicemia postprandiale di apprendimento adattivo (ALPHA) presentato nel lavoro precedente può integrare l’algoritmo ISA e l’algoritmo può adattarsi in diversi giorni. I ricercatori inoltre evidenziano che, se l’attività fisica viene incorporata come input continuo (frequenza cardiaca e accelerometria), le prestazioni vengono migliorate. Il contributo di questo lavoro è la descrizione dell’algoritmo ISA e la valutazione di come ISA, ALPHA e l’integrazione delle metriche di esercizio come input continuo possono influire sul controllo glicemico.

L’inclusione di ALPHA, ISA e attività fisica nell’MPC ha migliorato le misure di esito glicemico. L’algoritmo di prevenzione dell’ipoglicemia postprandiale di apprendimento adattivo combinato con ISA ha ridotto significativamente il tempo trascorso in ipoglicemia del 71,7% e il numero totale di carboidrati di salvataggio del 67,8% – 0,37% eventi / giorno / paziente. L’adattamento alla sensibilità all’insulina ha ridotto significativamente il 12,2% di disadattamento effettivo rispetto al modello rispetto a un AP senza ISA. L’incorporazione dell’attività fisica come input continuo ha migliorato modestamente il tempo nell’intervallo da 70 a 180 mg / dL durante i giorni di attività fisica elevata dall’84,4% all’84,9% e ha ridotto il tempo percentuale in ipoglicemia del 23,8% dal 2,1% all’1,6%.

L’adattamento della somministrazione di insulina postprandiale, la sensibilità all’insulina e l’adattamento all’esercizio fisico in sistemi AP basati su MPC possono migliorare i risultati glicemici.

Pubblicato nella rivista Journal of Diabetes Science and Technology del 9 ottobre 2019.