Predicción de glucosa mediante transformaciones del espectro al campo de visión, computación evolutiva y aprendizaje profundo

Abstract

La Diabetes Mellitus es una enfermedad autoinmune que se caracteriza por unos niveles de glucosa en sangre elevados si no se actúa de manera adecuada. Existen dos tipos, la Diabetes Tipo 1 en la que el páncreas no produce la insulina necesaria para que las células puedan procesar la glucosa y la Diabetes Tipo 2, donde el páncreas sí produce insulina, pero las células receptoras son incapaces de procesarla correctamente para absorber la glucosa. Para las personas con diabetes es de vital importancia mantener los niveles de glucosa en lo que se conoce como rango saludable, no llegando a los extremos, tanto inferiores (Hipoglucemia) como superiores (Hiperglucemia). Los avances en los ´últimos años en el ´ámbito de la Inteligencia Artificial están consiguiendo resolver problemas complejos donde es necesario predecir situaciones y/o valores que hasta ahora no eran posible. Esto nos lleva a plantear en este trabajo de tesis la hipótesis de poder generar modelos que puedan predecir situaciones potencialmente peligrosas a personas con diabetes desde dos enfoques diferentes. Un primer enfoque, donde se busca la predicción del valor exacto de glucosa mediante el uso modelos basados en sistemas de lógica difusa, y un segundo enfoque, donde el objetivo es predecir situaciones de hipoglucemias e hiperglucemias futuras mediante el uso de transformadas de espectro al campo de visión y modelos de aprendizaje profundo. De esta forma, estos modelos permitirán informar con antelación a las personas con diabetes para que puedan tomar las acciones correctoras con el objetivo de evitar situaciones peligrosas.

. Diabetes mellitus is an autoimmune disease characterised by elevated blood glucose levels if not treated properly. There are two types: Type 1 diabetes, in which the pancreas does not produce the insulin necessary for the cells to process glucose. cells to process glucose, and Type 2 diabetes, in which the pancreas does produce insulin but the receptor cells are unable to process it correctly to absorb glucose. For people with diabetes, it is vital to keep glucose levels within the so-called healthy range, avoiding the extremes of low (hypoglycaemia) and high (hyperglycaemia). The progress made in recent years in the field of artificial intelligence is capable of solving complex problems where it is necessary to predict situations and/or values that were not possible and/or values that were not possible until now. This leads us to propose in this thesis the hypothesis of generating models that can predict potentially dangerous situations for people with diabetes from two different approaches. A first approach where the prediction of the exact glucose value is sought through the use of models based on fuzzy logic systems. based on fuzzy logic systems, and a second approach where the aim is to predict hypoglycaemia and hyperglycaemia through the use of spectral analysis.