.

PROYECTOS

mSAFE-AP

SOLUCIONES PARA LA MEJORA DE LA EFICIENCIA Y SEGURIDAD DEL PÁNCREAS ARTIFICIAL MEDIANTE ARQUITECTURAS DE CONTROL MULTIVARIABLE TOLERANTES A FALLOS

Datos administrativos

Referencia del proyecto: DPI2016-78831-C2-1-R
Título: Soluciones para la mejora de la eficiencia y seguridad del páncreas artificial mediante arquitecturas de control multivariable tolerantes a fallos  – mSAFE-AP
Entidades participantes: Proyecto coordinado
Subproyecto 1: Universitat Politècnica de València (coordinador)
Subproyecto 2: Universitat de Girona
Investigador principal: Jorge Bondia (coordinador); Josep Vehí
Entidad financiadora: Ministerio de Economía y Competitividad
Duración: 30/12/2016-29/12/2019
Financiación recibida: Subproyecto 1: 254.100,00€
Subproyecto 2: 284.350,00 €

Resumen del proyecto

A medida que los sistemas de páncreas artificial se mueven hacia la comercialización, es necesario hacer frente a los nuevos retos que implican un uso intensivo y prolongado de un sistema complejo, con múltiples componentes con diferente vida útil, gestionados por humanos con una formación mínima y tendencia a la falta de adherencia. Los desafíos constantes de eficiencia y seguridad entran en una nueva dimensión al considerar largos períodos de tiempo, en el que muchas de las acciones deben ser realizadas por el paciente sin supervisión. Por tanto, es necesario dotar al páncreas artificial con nuevos mecanismos para el seguimiento del paciente, la detección y predicción de riesgos, actuando en consecuencia en el sistema para garantizar su seguridad. Las técnicas basadas en el control tolerante a fallos reconfigurable se consideran como un buen candidato para abordar estos problemas y se explorarán en esta propuesta. Además, la complejidad del problema sugiere la necesidad de más grados de libertad que los dados por una arquitectura de control una-entrada-una-salida basados solamente en la medición de la glucosa y la infusión de insulina, lo que lleva a los enfoques de control multivariable para el páncreas artificial. Sin embargo, esto implica retos adicionales, como interpretaciones erróneas por parte del sistema de control de las señales adicionales, que deben ser tratados adecuadamente en los módulos de mitigación de fallos.

El objetivo general de este proyecto es el diseño de un páncreas artificial ambulatorio eficiente y seguro en su uso cotidiano mediante el desarrollo e implementación de controladores multivariable, reconfigurables y tolerantes a fallos. En concreto, la propuesta abordará:
(1) El uso de señales adicionales, aparte de la medición de glucosa, proveniente de dispositivos o nuevas intervenciones del paciente, para la mejora de prestaciones ante ejercicio y comidas mixtas de diferente composición nutricional y consumo de alcohol.
(2) La aplicación de medidas de control adicionales, aparte de infusión de insulina, para la minimización del riesgo de hipoglucemia en escenarios desafiantes con caída rápida de la glucosa, como el ejercicio. Se explorarán los sistemas bihormonales con coordinación de la infusión de insulina y glucagón, así como el uso de advertencias de ingesta de carbohidratos de rescate en los sistemas unihormonales.
(3) El desarrollo de nuevas herramientas para la supervisión del paciente, incluyendo la clasificación y detección de situaciones de la vida libre, con la extensión del concepto de fallo más allá de la instrumentación, incluyendo estados metabólicos anómalos del paciente y factores humanos, así como la predicción de riesgos a partir de técnicas de modelado estocástico e híbrido.

Como resultado del proyecto, se construirá un nuevo sistema de páncreas artificial multivariable reconfigurable tolerante a fallos sobre plataforma móvil incluyendo los métodos desarrollados, que será evaluado en la última fase del proyecto mediante un estudio piloto ambulatorio de 3 meses.

Investigadores

Universitat Politècnica de València
  • Jorge Bondia (coordinador)
  • José Luis Díez
  • Sergio Romero
  • Beatriz Ricarte
  • Juan Fernando Martín
  • Vanessa Moscardó
  • Eslam Montaser
  • Iván Sala
Imperial College London
  • Pau Herrero
Harvard University
  • Eyal Dassau
Universitat de Girona
  • Josep Vehí (co-IP)
  • Remei Calm
  • Anna C. Comas
  • Charrise Raamkimsoon
  • Silvia Oviedo
  • Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi
  • Aleix Beneyto
  • Arthur Hirata Bertachi
  • Iván Contreras
University of Padova
  • Claudio Cobelli
Hospital Clínic de Barcelona
  • Ignacio Conget
  • Marga Giménez
  • Carmen Quirós
Hospital Francesc de Borja de Gandía
  • Paolo Rossetti
Hospital Clínico de Valencia
  • F. Javier Ampudia