Il pancreas artificiale e il rilevamento di malfunzionamenti nell'attuazione del set di infusione attraverso il monitoraggio continuo del glucosio

La presente tesi si propone di esplorare il ruolo, il funzionamento e l'efficacia del pancreas artificiale nella gestione del diabete di tipo I, concentrandosi in particolare sull'analisi del dispositivo e sulle strategie di rilevamento dei malfunzionamenti nell'attuazione del set di infusione. In seguito ad un inquadramento generale sul diabete, in particolare su quello di tipo I, che rappresenta una sfida significativa per la salute pubblica richiedendo un controllo costante della glicemia per prevenire complicazioni a lungo termine, viene condotta un'analisi dettagliata della storia e del funzionamento del pancreas artificiale, e del suo impatto sulla vita quotidiana dei pazienti diabetici. Infine, si approfondiscono le sfide legate all'attuazione del set di infusione e al rilevamento di malfunzionamenti, con un'attenzione particolare alla necessità di garantire un monitoraggio continuo del glucosio per garantire un controllo ottimale della glicemia. L'obiettivo centrale della ricerca è quello di implementare e valutare un algoritmo in Matlab per il rilevamento tempestivo dei malfunzionamenti nell'attuazione del set di infusione del pancreas artificiale. Questo algoritmo si basa sull'analisi dei dati provenienti dal monitoraggio continuo del glucosio, utilizzando criteri predeterminati per identificare deviazioni significative dai parametri desiderati. Attraverso simulazioni e test pratici, l'algoritmo proposto viene validato e confrontato con altri approcci esistenti, dimostrando la sua capacità di rilevare in modo affidabile e tempestivo malfunzionamenti nell'attuazione del set di infusione. I risultati ottenuti offrono prospettive promettenti per migliorare l'affidabilità e l'efficacia dei pancreas artificiali nel trattamento del diabete di tipo I, contribuendo così a migliorare la qualità della vita dei pazienti affetti da questa patologia.