Algoritmi di gestione dell'esercizio fisico in un Pancreas Artificiale

Questa tesi esplora lo sviluppo e l’implementazione di algoritmi di gestione dell’esercizio fisico in un Pancreas Artificiale (AP), con l’obiettivo di ottimizzare la somministrazione d’insulina nei pazienti con diabete di tipo 1, anche durante lo svolgimento di attività fisica (PA). In assenza di un controllo efficace, l’incapacità di produzione di insulina da parte del pancreas delle persone affette da diabete porterebbe a pericolose fluttuazioni dei livelli di glucosio nel sangue (BG) e quindi a pericolose complicanze nel breve e nel lungo termine. I sistemi di AP tutt’ora in commercio combinano un sensore per il monitoraggio continuo della glicemia (CGM), una pompa per l’insulina e un algoritmo di controllo in modo da automatiz- zare la gestione della malattia, limitando gli interventi da parte del paziente. Tuttavia, integrare efficacemente modelli di esercizio fisico negli algoritmi di controllo rimane una sfida aperta a causa della variabilità personale e della complessa dinamica che i livelli di glucosio nel nostro sangue seguono durante un regime di movimento. È inoltre stato osservato che diversi tipi di esercizio fisico provocano risposte variabili nella concentrazione del glucosio nel sangue, ri- chiedendo un’adattabilità dei modelli per far fronte a questi cambiamenti e quindi aumentando la difficoltà di gestione senza interventi. Nella tesi vengono presentati modelli matematici che simulano la risposta insulinica all’esercizio fisico, integrati agli AP per migliorare la stabilità glicemica durante e dopo l’esercizio, in modo da ridurre il rischio di ipoglicemia e iperglicemia. Questi algoritmi rappresentano un avanza- mento tecnologico significativo nella personalizzazione della terapia e ottimizzano l’efficacia e la sicurezza degli AP.