Evaluación del control del nivel de glucosa en sangre en pacientes diabéticos tipo 1 usando aprendizaje reforzado
Autor
Viroonluecha, PhuwadolDirector/a
Egea López, Esteban; Santa Lozano, JoséEscuela/Centro
Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de doctorado
Programa Doctorado en Tecnologías de la Información y las ComunicacionesFecha de lectura
2023-06-07Fecha de publicación
2023Editorial
Phuwadol ViroonluechaPalabras clave
ReinforcementDiabetes
Glucosa en sangre
Glucemia
Blood sugar
Blood glucose
Machine learning
Aprendizaje automático
Resumen
[SPA] Los pacientes con diabetes tipo 1 deben monitorear de cerca sus niveles de glucemia y administrar insulina para controlarlos. Se han propuesto métodos de control automatizado de la glucemia que eliminan la necesidad de intervención humana, y recientemente, el aprendizaje por refuerzo, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático, se ha utilizado como un método efectivo de control en entornos simulados. Actualmente, los métodos utilizados para los pacientes con diabetes, como el régimen basal- bolus y los monitores continuos de glucemia, tienen limitaciones y todavía requieren intervención manual. Los controladores PID se utilizan ampliamente por su simplicidad y robustez, pero son sensibles a factores externos que afectan su efectividad. Las obras existentes en la literatura de investigación se han enfocado principalmente en mejorar la precisión de estos algoritmos de control. Sin embargo, todavía hay margen para mejorar la adaptabilidad a los pacientes individuales. La siguiente ... [ENG] Patients with Type 1 diabetes are required to closely monitor their blood glucose levels and administer insulin to manage them. Automated glucose control methods that eliminate the need for human intervention have been proposed, and recently, reinforcement learning, a type of machine learning algorithm, has been used as an effective control method in simulated environments. Currently, the methods used for diabetes patients, such as the basal-bolus regime and continuous glucose monitors, have limitations and still require manual intervention. The PID controllers are widely used for their simplicity and robustness, but they are sensitive to external factors affecting their effectiveness. The existing works in the research literature have mainly focused on improving the accuracy of these control algorithms. However, there is still room for improvement regarding adaptability to individual patients. The next phase of research aims to further optimize the current methods and adapt the ...
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