Enfoques metodológicos para mejorar la precisión y fiabilidad de los sistemas de monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1 y en pacientes críticos mediante técnicas lineales y no lineales

Abstract

This dissertation focuses on the development and improvement of the minimally invasive continuous glucose monitoring systems (CGMS). This dissertation gives emphasis in solving the problem of the accuracy and reliability of the blood glucose (BG) concentrations estimated by CGMS. The main novelty of this dissertation is that it takes into account the dynamic relationship between BG and interstitial glucose (IG) in the algorithms for BG estimation. Furthermore, pattern recognition and learning techniques are explored combining the information provided by the monitor itself and variables related to the patient's clinical condition, to detect correct and incorrect measurements, without requiring any reference measurement. The performance of the proposed methodological approaches has been validated with data from different clinical studies, in both diabetic and critically-ill patients

Aquesta tesi doctoral s'enfoca en el desenvolupament i millora dels sistemes de monitoratge continu de glucosa (SMCG) mínimament invasius, fent èmfasi en la resolució del problema de la precisió i fiabilitat de les concentracions de glucosa en plasma (BG) estimats pels SMCG. La principal novetat d’aquesta tesi és tenir en compte la relació dinàmica entre BG i la glucosa intersticial (IG) en els algorismes d'estimació de BG, i aplicar tècniques d'aprenentatge i reconeixement de patrons que utilitzen la informació subministrada pel propi SMCG i variables relacionades amb la condició clínica del pacient, per detectar estimacions de BG correctes i incorrectes, sense requerir de cap mesura de referència. El rendiment dels mètodes proposats s'ha validat amb dades de diferents estudis clínics, tant de malalts diabètics com de malalts crítics