Sviluppo di un sistema digitale educativo basato su modello per promuovere l'apprendimento della terapia standard per il diabete di tipo 1.

Il diabete di tipo 1 è una patologia autoimmune cronica che comporta la perdita della capacità di mantenere i livelli di glucosio nel sangue all'interno del range fisiologico. Tra le principali criticità riscontrate, figura l'esigenza di fornire una formazione adeguata ai pazienti, al fine di consentire loro di gestire le situazioni che possono presentarsi nella vita quotidiana. L'obiettivo principale di questa tesi consiste nello sviluppo di un sistema educativo digitale che, attraverso approcci intuitivi e coinvolgenti, possa assistere i soggetti affetti da tale patologia, gli operatori sanitari o terze parti nell'apprendimento delle linee guida della terapia diabetica, con conseguente validazione delle conoscenze acquisite. In particolare, è stata sviluppata un'applicazione per smartphone Android e IOS denominata "GLyCO, your glycemic coach", che consente agli utenti di svolgere questionari sotto forma di quiz, caratterizzati da differenti livelli di difficoltà e formulati in modo da rappresentare scenari comuni. Inoltre, è stato creato un web server Django, scritto Python contenente un modello fisiologico del glucosio interstiziale, che consente di simulare il suo andamento nel tempo, una volta forniti i seguenti parametri in input: peso del paziente (BW), glucosio all'istante iniziale (G0) ed eventuali quantità di carboidrati (CHO) e boli di insulina (B), se assunti. Il server e tutti i servizi ad esso connessi sono gestiti mediante Docker. L'applicazione per smartphone è stata collegata tramite API HTTP al server e dotata di supporti di visualizzazione adeguati, affinché possa garantire un feedback continuo tra utente e simulatore. Infine, con l'obiettivo di avviare il processo di distribuzione, viene proposto uno studio clinico prospettico con modello "two arms" in cui si valuta l'utilità e la facilità di utilizzo dello strumento digitale. In futuro, sarà possibile arricchire il lavoro mediante l'implementazione di un maggior numero di domande nel server e, sulla base dei feedback ottenuti dai test, si procederà con gli aggiornamenti necessari per adattare l'applicazione all'utilizzo su larga scala.