STUDIA: una aplicación para apoyar el conteo de carbohidratos simulando la dinámica de la glucosa

Abstract

Contexto: El conteo de carbohidratos se ha considerado la forma ideal de calcular la insulina prandial, por ende se han propuesto varias formas de mejorarlo. Objetivo: Proponemos refinar el conteo de carbohidratos utilizando una simulación, la cual se presenta en una aplicación móvil, STUDIA, que simula en tiempo real la glucosa postprandial.Métodos: Utilizamos un fenomenológico del tracto gastrointestinal, acoplado al modelo mínimo para la glucosa postprandial en personas con diabetes mellitus tipo 1 (DM1). Las funciones y requisitos técnicos se definieron mediante un sistema de adquisición de requerimientos. Para la caracterización de usuarios, utilizamos una aproximación basada en el individuo. El ecosistema de datos se evaluó mediante el criterio UX/UI, la curva de aprendizaje, flexibilidad y la posibilidad de ejecutar modelos matemáticos. Utilizamos datos de un paciente con DM1 para ejemplificar el uso de la aplicación y los datos del monitoreo continuo de glucosa para comparación.Resultados: STUDIA fue construida en Android Studio® con una interfaz de usuario y un módulo administrativo basado en la web conectado a AWS®. Permite similar la glucosa basado en el conteo de carbohidratos para su refinamiento. Se utilizan los parámetros del paciente y los datos históricos de la glucosa para el ajuste de la aplicación. Esta aplicación puede ser utilizada tanto por los pacientes para comparar diferentes escenarios al igual que en la investigación clínica. Conclusiones: Presentamos la primera aplicación para simular la glucosa postprandial basada en un modelo fenomenológico del tracto gastrointestinal para pacientes con DM1. STUDIA se probará con datos históricos de pacientes y en un ensayo clínico.

Estimation of glucose rate of appearance in portal vein circulation using a phenomenological-based model

“…Additionally, the model is modular, meaning that, it can be used in algorithms developed to improve glucose control in people with diabetes mellitus, for other diagnostic purposes, or it can be combined with mathematical models of other organs to obtain a complete mathematical model of glucose metabolism in humans. Actually, the presented model is integrated with a liver model [ 64 ] and a model representing insulin pharmacokinetics and runs on a mobile app to predict glucose dynamics after consuming a mixed meal and assess whether carbohydrate counting improves in people who live with diabetes [ 65 ]. The model could be extended for future work by adding several functionalities such as duodenal feedback control of gastric emptying, which relies on the concentration of carbohydrate, lipid and protein digestion products, pH, osmolarity, distension and hormonal effects such as the incretin effect.…”