Il pancreas artificiale e la pompa di insulina sono dispositivi biomedici che hanno migliorato di molto la qualità della vita dei pazienti malati di diabete di tipo 1. Questi strumenti sono però soggetti ad occasionali malfunzionamenti meccanici che possono incidere gravemente sul controllo del glucosio nel paziente, soprattutto se crede di ricevere regolarmente la terapia. Grazie all'utilizzo di sensori per il glucosio minimamente invasivi abbiamo accesso ad un monitoraggio continuo del glucosio (Continue Glucose Monitoring CGM), ed è quindi possibile implementare degli algoritmi per l'autodiagnostica per allertare il paziente di un possibile guasto. In questo elaborato analizzeremo l'algoritmo per la rilevazione di malfunzionamenti nell'attuazione dell'infusion set o della pompa di insulina ideato da Daniel P. Howsmon ed i suoi collaboratori, per verificarne l'efficacia. Per farlo utilizzeremo i dati di pazienti in silico generati con il simulatore UVa/Padova.
Implementazione e valutazione di un algoritmo per la rilevazione di malfunzionamenti nei set di infusione per il diabete
GRADARA, GABRIELE
2021/2022
Abstract
Il pancreas artificiale e la pompa di insulina sono dispositivi biomedici che hanno migliorato di molto la qualità della vita dei pazienti malati di diabete di tipo 1. Questi strumenti sono però soggetti ad occasionali malfunzionamenti meccanici che possono incidere gravemente sul controllo del glucosio nel paziente, soprattutto se crede di ricevere regolarmente la terapia. Grazie all'utilizzo di sensori per il glucosio minimamente invasivi abbiamo accesso ad un monitoraggio continuo del glucosio (Continue Glucose Monitoring CGM), ed è quindi possibile implementare degli algoritmi per l'autodiagnostica per allertare il paziente di un possibile guasto. In questo elaborato analizzeremo l'algoritmo per la rilevazione di malfunzionamenti nell'attuazione dell'infusion set o della pompa di insulina ideato da Daniel P. Howsmon ed i suoi collaboratori, per verificarne l'efficacia. Per farlo utilizzeremo i dati di pazienti in silico generati con il simulatore UVa/Padova.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/10494