Optimización y adaptación de controladores para sistemas de dosificación de insulina
Esta tesis investiga la adaptación de diversas terapias para el control de glucemia en personas con diabetes mellitus tipo 1 mediante el uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Entre otros aportes, se propone una estrategia de auto-sintonización para un controlador automático de glucosa, desa...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2025
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/179023 https://doi.org/10.35537/10915/179023 |
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I19-R120-10915-1790232025-05-14T20:15:30Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/179023 https://doi.org/10.35537/10915/179023 Optimización y adaptación de controladores para sistemas de dosificación de insulina Serafini, María Cecilia 2025-05-09 2025 2025-05-14T16:46:27Z Garelli, Fabricio es Ingeniería diabetes mellitus Control automático aprendizaje automatico machine learning Esta tesis investiga la adaptación de diversas terapias para el control de glucemia en personas con diabetes mellitus tipo 1 mediante el uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Entre otros aportes, se propone una estrategia de auto-sintonización para un controlador automático de glucosa, desarrollada para mejorar los periodos iniciales de las pruebas clínicas en personas con diabetes, en las cuales los parámetros tienden a estar mal inicializados. Además, se desarrolla una estrategia de adaptación automática a largo plazo para mejorar la performance del sistema de dosificación automática de insulina cuando existen cambios en la sensibilidad insulínica, que es un fenómeno habitual en el uso ambulatorio y prolongado. Se evalúa también un sistema de soporte de decisión para la dosificación de insulina de acción lenta en personas que utilizan múltiples inyecciones manuales diarias, ya que ésta es aún la terapia más común en nuestro país. Los resultados demuestran que las estrategias propuestas mejoran la regulación de glucosa en diversos escenarios y permiten una gestión más segura y eficaz de la diabetes. Doctor en Ingeniería Universidad Nacional de La Plata Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales Tesis Tesis de doctorado http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf |
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Esta tesis investiga la adaptación de diversas terapias para el control de glucemia en personas con diabetes mellitus tipo 1 mediante el uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Entre otros aportes, se propone una estrategia de auto-sintonización para un controlador automático de glucosa, desarrollada para mejorar los periodos iniciales de las pruebas clínicas en personas con diabetes, en las cuales los parámetros tienden a estar mal inicializados. Además, se desarrolla una estrategia de adaptación automática a largo plazo para mejorar la performance del sistema de dosificación automática de insulina cuando existen cambios en la sensibilidad insulínica, que es un fenómeno habitual en el uso ambulatorio y prolongado. Se evalúa también un sistema de soporte de decisión para la dosificación de insulina de acción lenta en personas que utilizan múltiples inyecciones manuales diarias, ya que ésta es aún la terapia más común en nuestro país. Los resultados demuestran que las estrategias propuestas mejoran la regulación de glucosa en diversos escenarios y permiten una gestión más segura y eficaz de la diabetes. |
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