Miglioramento dell’individuazione dei malfunzionamenti del microinfusore di insulina mediante l’integrazione dei dati del sensore di chetoni

I sistemi di erogazione automatica dell'insulina (AID), utilizzati in terapia su pazienti affetti da diabete di tipo 1, comandano la dose insulinica senza poter verificare quanta ne venga effettivamente infusa. La diagnostica idraulica dei microinfusori commerciali segnala le occlusioni con ore di ritardo o non le segnala affatto, e gli algoritmi basati sul solo segnale glicemico soffrono sia del ritardo con cui l'iperglicemia compare, sia di una limitata specificità, poiché eventi come quello di un pasto non annunciato o di un bolo correttivo postprandiale mancato producono profili glicemici simili a quelli di un guasto. I chetoni, in particolare il beta-idrossibutirrato, rispondono alla carenza insulinica più rapidamente e con incrementi relativi maggiori. Inoltre la recente disponibilità sul mercato di sensori integrati che quantificano sia glucosio che chetoni, ne permette la misura in continuo. Questo lavoro valuta, in silico, l'uso isolato e congiunto di glicemia e chetonemia per il rilevamento dei guasti di erogazione. Il modello di chetogenesi proposto da Aiello et al. è stato integrato nell'ultima versione del simulatore UVA/Padova, permettendo di poter generare i profili di chetonemia dei pazienti. Nel simulatore è stato inserito anche un disturbo moltiplicativo, che annulla l'insulina erogata al paziente e simula l'occlusione del microinfusore. Su 100 soggetti virtuali monitorati per 90 giorni in anello chiuso sono stati confrontati cinque detector, due basati su una soglia applicata ai segnali grezzi e tre Isolation Forest personalizzati, costruiti su feature glicemiche, chetoniche e combinate. Sui segnali grezzi il detector a soglia chetonica supera nettamente il corrispettivo glicemico, con recall 0.75 contro 0.40 e un tasso di falsi allarmi venti volte inferiore. L'Isolation Forest glicemico resta però il detector mediamente più accurato (recall 0.96, 0.054 falsi positivi al giorno, tempo di rilevamento mediano 245 minuti) e l'integrazione delle feature chetoniche non ne migliora le prestazioni complessive. Il contributo della chetonemia emerge in due aspetti distinti. Stratificando i pazienti a seconda della rapidità della loro risposta epatica, e quindi a seconda del valore di ki, risulta che nella fascia di pazienti con alto valore di ki i detector chetonici anticipano in media l'iForest glicemico di circa un'ora, mentre nella fascia con ki più basso il rapporto si inverte. Inoltre, nello scenario in cui viene simulato un bolo postprandiale non somministrato, diverso dall'occlusione prolungata oggetto di questo studio, i detector chetonici non generano allarmi, rispetto ai numerosi provocati da quelli glicemici in oltre la metà della popolazione. La chetonemia si configura quindi come segnale complementare e non sostitutivo, con un vantaggio che dipende dai parametri fisiologici del singolo paziente.