La Sociedad Castellano Leonesa de Endocrinología, Diabetes y Nutrición, celebró los pasados 5 y 6 de Noviembre su XXXII Congreso. Nuestro ingeniero José Luis Vidal de la Rosa tuvo la oportunidad de participar para hablar sobre los algoritmos que se han estado desarrollando para intentar predecir de una forma fiable el índice de glucemia en sangre de personas diagnosticadas con diabetes.
En su presentación, « Glucosa, la gran predicción », aportó mucha información sobre las herramientas existentes para la medicina de precisión y sobre los proyectos en los que ha estado colaborando:
DiabeticLog (desarrollo de una APP móvil que permita llevar un diario de la actividad física, niveles de azúcar en sangre, ingesta de hidratos de carbono, unidades de insulina y la posibilidad de realizar anotaciones adicionales a cada entrada); y
DiabeticMon (un sistema de Machine Learning que permita predecir las unidades de insulina necesarias para un paciente en función de diversos factores diarios).
Estos proyectos formaron parte de la pasada edición del Observatorio Tecnológico de HP SCDS y fueron llevados a cabo por varios estudiantes de las Universidades de Salamanca, León y Oviedo, tutorizados por nuestro compañero.
En paralelo al proyecto DiabeticMon, José Luis Vidal desarrolló un algoritmo de predicción reutilizando sus propios datos, los cuales había ido registrando manualmente durante meses.
El resultado fue un algoritmo con una tasa de error no aceptable pero, aunque los valores predichos diferían de los reales, la curva de glucosa sí tenía la misma forma, por lo que aún sigue trabajando ajustando el conjunto de datos utilizado.
Durante la ponencia también habló sobre cómo ha cambiado su vida después de ser diagnosticado de diabetes y cuál ha sido su postura ante esta nueva situación que de una manera o de otra acaba condicionando el día a día de este tipo de pacientes:
Me diagnosticaron diabetes tipo I hace casi tres años. Desde entonces tuve que aprender a controlar la enfermedad y adaptar mi día a día a las nuevas circunstancias.
Creo que fue realmente fácil para mí seguir la nueva rutina en la que tenía que escribir un diario de diabetes registrando todos los eventos relacionados con la diabetes durante el día.
Todo ese proceso fue completamente manual, así que cuando mi endocrino me mostró uno de los sensores más populares para medir los niveles de azúcar en sangre en tiempo real, comencé a pensar en cómo podría ayudar a automatizar todos los eventos diabéticos en una sola aplicación.
Presenté mis ideas al endocrino que pertenece a la Sociedad SCLEDyN, y gracias a HP SCDS donde estoy trabajando, pude desarrollar una aplicación de Deep Learning para predecir los niveles de azúcar en sangre teniendo en cuenta varios datos que afectan a las personas con diabetes.
José Luis Vidal de la Rosa
SW Engineer Senior en HP SCDS
