Metodologie per la prevenzione dell'ipoglicemia basate su dati di sensori per il monitoraggio del glucosio nella terapia del diabete di tipo 1

In questa tesi approfondiremo una delle malattie più colpite al mondo, il diabete mellito, che risulta avere un incredibile impatto dal punto di vista clinico, sociale ed economico. Per anni questa patologia non ha avuto diagnosi nè tanto meno terapie specifiche. Fortunatamente nel corso del tempo le ricerche sono aumentate, incrementando così anche la conoscenza medica, la quale ha permesso di sviluppare nuove tecnologie. Come si vedrà più nello specifico, una delle situazioni più invalidanti per un soggetto diabetico è l'ipoglicemia. Questo elaborato, infatti, ha lo scopo di concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi in grado di predire e gestire tale condizione. Il primo capitolo è prettamente introduttivo. Iniziamo trattando la storia e le origini del diabete, accorgendoci così che questa malattia sembra essere esistita fin dai tempi più remoti. Entriamo poi più nello specifico della patologia approfondendo le sue classificazioni, i metodi di diagnosi e le terapie. Infine, sempre in questo primo capitolo, studiamo anche un elemento ormai fondamentale per tutti i pazienti diabetici: la tecnologia sfruttata per il monitoraggio della glicemia. Successivamente si passa al secondo capitolo, incentrato totalmente sull'ipoglicemia e sulle sue problematicità. Al suo interno introduciamo anche alcuni modelli utilizzabili per prevedere gli abbassamenti rischiosi della glicemia. Nel terzo e ultimo capitolo ci concentriamo in particolare su due metodi, Brakes e Power Brakes. Vedremo nel dettaglio come funzionano e il meccanismo a semaforo su cui si basano, osservando i risultati che offrono e la loro attendibilità. Giungeremo alla conclusione che essi sono un ottimo strumento per gli obiettivi assunti, in quanto riescono a prevedere l'evento ipoglicemico e ad attenuare gradualmente la velocità di erogazione di insulina in base al rischio.