{"id":2857,"date":"2023-01-10T17:16:33","date_gmt":"2023-01-10T16:16:33","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnodiabetes.ai2.upv.es\/?page_id=2857"},"modified":"2023-01-20T16:46:38","modified_gmt":"2023-01-20T15:46:38","slug":"leap","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/tecnodiabetes.ai2.upv.es\/index.php\/leap\/","title":{"rendered":"Leap"},"content":{"rendered":"

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PROYECTOS<\/span><\/h4>\n

LEAP<\/h3>\n

SISTEMAS DE PREDICCI\u00d3N BASADOS EN EL APRENDIZAJE PARA EL APOYO A LAS TERAPIAS INSUL\u00cdNICAS EN DIABETES TIPO 1: DEL LABORATORIO A UN PROTOTIPO DE PRODUCTO<\/span><\/p>\n

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Datos administrativos<\/h4>\n

Referencia del proyecto:<\/strong> PDC2021-121470-C21
T\u00edtulo:<\/strong> Sistemas de predicci\u00f3n basados en el aprendizaje para el apoyo a las terapias insul\u00ednicas en diabetes tipo 1: del laboratorio a un prototipo de producto \u2013 LEAP
<\/span>Entidades participantes:<\/strong> Proyecto coordinado
<\/span>Subproyecto 1:<\/strong> Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (coordinador)
<\/span>Subproyecto 2:<\/strong> Universitat de Girona
<\/span>Investigador principal:<\/strong> Jorge Bondia (coordinador); Josep Veh\u00ed
Entidad financiadora:<\/strong> Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n (MCIN\/AEI\/10.13039\/501100011033); Uni\u00f3n Europea Next Generation EU \/ PRTR
<\/span>Duraci\u00f3n:<\/strong> 01\/12\/2021 \u2013 30\/11\/2023
<\/span>Financiaci\u00f3n recibida:<\/strong> Subproyecto 1: 69.000,00 \u20ac
<\/span>Subproyecto 2: 69.000,00 \u20ac<\/span><\/span><\/p>\n

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Resumen del proyecto coordinado<\/h4>\n

La creciente adopci\u00f3n del uso de la monitorizaci\u00f3n continua de la glucosa (MCG) ofrece una oportunidad de negocio, con una estimaci\u00f3n en 2021 de 4 millones de usuarios en todo el mundo, principalmente en Estados Unidos y Europa. Se espera que el crecimiento contin\u00fae con dos d\u00edgitos m\u00e1s all\u00e1 de 2030, con la expansi\u00f3n de la cobertura para la T2D y los mercados asi\u00e1ticos.<\/p>\n

La MCG no s\u00f3lo ha allanado el camino a las actuales bombas avanzadas, como el p\u00e1ncreas artificial, sino tambi\u00e9n a los sistemas de supervisi\u00f3n y apoyo a la toma de decisiones (DSS) dirigidos tambi\u00e9n a los usuarios de m\u00faltiples inyecciones de insulina (MDI), la gran mayor\u00eda de los pacientes.
Las herramientas para la supervisi\u00f3n de los pacientes y el apoyo a la toma de decisiones son todav\u00eda embrionarias y se necesita mejorar los sistemas para minimizar el riesgo de hipoglucemia. Adem\u00e1s, van por detr\u00e1s de las necesidades de las personas con T1D, ya que est\u00e1n dirigidas principalmente a los usuarios de bombas y\/o requieren una intensa intervenci\u00f3n manual por parte de los pacientes para la recogida de datos en la que se basan los algoritmos, en detrimento de la usabilidad.
Este proyecto tiene como objetivo avanzar en el TRL de los resultados del equipo de investigaci\u00f3n en el \u00e1mbito de los sistemas de predicci\u00f3n basados en el aprendizaje para apoyar las terapias de insulina en la diabetes tipo 1, abordando tanto las herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico para el apoyo a la decisi\u00f3n basada en la predicci\u00f3n (Subproyecto 2 de la Universidad de Girona, UdG) como la predicci\u00f3n de la glucosa sin la recogida manual de datos de entrada (Subproyecto 1 de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia, UPV).<\/p>\n

Como resultado, se construir\u00e1 un prototipo de producto y un demostrador por subproyecto.
Esta propuesta de proyecto de prueba de concepto proviene del proyecto \u201cSoluciones para la mejora de la eficiencia y la seguridad del p\u00e1ncreas artificial mediante arquitecturas de control multivariable tolerantes a fallos \u2013 mSAFE-AP<\/a>\u201d (DPI2016-78831-C2-1-R), compuesto por dos subproyectos de la UPV y la UdG. El proyecto ten\u00eda como objetivo el dise\u00f1o de un p\u00e1ncreas artificial eficiente y seguro en uso normal en vida libre. Como parte de los objetivos, se abord\u00f3 el desarrollo de nuevas herramientas para la supervisi\u00f3n del paciente, incluyendo la clasificaci\u00f3n y detecci\u00f3n de escenarios de vida libre, con el fin de proporcionar un conjunto de herramientas para advertir a un sistema de p\u00e1ncreas artificial sobre los riesgos y mitigar autom\u00e1ticamente sus efectos a trav\u00e9s de la modulaci\u00f3n del algoritmo de control. En este sentido, se abord\u00f3 la ampliaci\u00f3n del concepto de fallo m\u00e1s all\u00e1 de la instrumentaci\u00f3n para incluir los estados metab\u00f3licos an\u00f3malos del paciente y los factores humanos, as\u00ed como el desarrollo de m\u00e9todos avanzados para una mejor predicci\u00f3n de la glucosa y de los riesgos asociados a la dosificaci\u00f3n de insulina. Este objetivo se desarroll\u00f3 en tres tareas que abordaban el desarrollo de clasificadores del estado metab\u00f3lico y del comportamiento del paciente, predictores de glucosa con mayor precisi\u00f3n de predicci\u00f3n para horizontes de predicci\u00f3n m\u00e1s largos y con una m\u00ednima aportaci\u00f3n del usuario, y predictores de riesgo a diferentes escalas temporales basados en t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, dando lugar a los resultados asociados a esta propuesta. El proyecto LEAP acercar\u00e1 estas tecnolog\u00edas al mercado, avanzando en \u00faltima instancia hacia nuevas terapias personalizadas para la diabetes.<\/p>\n

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Investigadores<\/h4>\n

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Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia<\/h6>\n
    \n
  • Jorge Bondia (coordinador)<\/li>\n
  • Jos\u00e9 Luis D\u00edez<\/li>\n
  • Iv\u00e1n Sala<\/li>\n<\/ul>\n

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    Universitat de Girona<\/h6>\n
      \n
    • Josep Veh\u00ed (co-IP)<\/li>\n
    • Aleix Beneyto<\/li>\n
    • Iv\u00e1n Contreras<\/li>\n<\/ul>\n
        <\/ul>\n

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