Development and validation of strategies to mitigate the risk of hypoglycemic events in type 1 diabetes mellitus

Abstract

Type 1 diabetes mellitus (T1DM) is a chronic condition resulting from the destruction of insulin-producing pancreatic beta-cells due to an autoimmune process that may occur at any age, but tends to develop in childhood and adolescence. T1DM results in an impairment of insulin secretion by the pancreas. Therefore, individuals afflicted with T1DM require an uninterrupted supply of exogenous insulin to survive. If insulin is not provided, subjects can face several complications associated with the damage and failure of various organ systems. In this work, different strategies were evaluated to reduce the risk of hypoglycemia, which is the most feared situation by patients. The strategies are: 1) A new methodology to adjust the upper limit of IOB of the controller, 2) Development of mitigation strategies for aerobic exercise, 3) Prediction of nocturnal hypoglycemia for patients under MDI therapy using machine learning algorithms.

La diabetes mellitus tipo 1 (T1DM) es una condición crónica como resultado de la destrucción de las células pancreáticas beta encargadas de producir la insulina debido a un proceso autoinmune que puede ocurrir a cualquier edad, pero que tiende a desarrollarse en la niñez y adolescencia. La T1DM resulta en la incapacidad del páncreas de secretar insulina. Por lo tanto, los pacientes afectados por la T1DM requieren un suministro ininterrumpido de insulina exógena para sobrevivir. Si la insulina no es suministrada sujetos pueden enfrentarse a muchas complicaciones asociadas con daños y fallas de varios sistemas de órganos. En este trabajo, se evaluaron diferentes estrategias para reducir el riesgo de hipoglucemia, que es la situación más temida por los pacientes. Las estrategias son: 1) Una nueva metodología para ajustar el límite superior de la IOB del controlador, 2) Desarrollo de estrategias de mitigación para el ejercicio aeróbico, 3) Predicción de hipoglucemia nocturna en pacientes bajo terapia MDI utilizando algoritmos de aprendizaje de máquina.