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University of Guadalajara nutzt Steueralgorithmen für die Diabetesversorgung
Adaptive Regler simulieren künstliche Pankreassysteme
„Es ist sehr einfach, Steuerungs- und/oder Identifikationssysteme zur Simulation einer künstlichen Bauchspeicheldrüse für Typ-1-Diabetes zu integrieren.“
Wichtigste Ergebnisse
- Robuste Steuerung für reale Szenarien: Durch die Anwendung der H∞-Regelungstheorie wird sichergestellt, dass das künstliche Pankreassystem auch unter physiologischen Unsicherheiten wirksam bleibt.
- MATLAB- und Simulink-Integration: Diese Software-Tools optimieren die Entwicklung, Simulation und das Testen von Steuerungsalgorithmen und beschleunigen so Innovationen.
- Globale und regionale Relevanz: Das Projekt befasst sich mit einem wichtigen Gesundheitsproblem in Lateinamerika und leistet gleichzeitig einen Beitrag zur weltweiten Verbesserung der Diabetesversorgung.
Die kontinuierliche Glukosemessung mit automatisierter Insulinabgabe über eine Insulinpumpe ist nach wie vor ein wichtiger Bestandteil der Diabetesbehandlung.
Im Zentrum des Fachbereichs Exakte Wissenschaften und Ingenieurwesen der University of Guadalajara steht ein bahnbrechendes Projekt, das die Zukunft des Diabetesmanagements neu gestaltet. Unter der Leitung eines erfahrenen Professors und Forschers mit einem Doktortitel in Elektrotechnik und einer tief verwurzelten Leidenschaft für die öffentliche Gesundheit, leitet Dr. Eduardo Ruiz Velázquez eine Initiative, die sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Steuerungsalgorithmen für künstliche Pankreassysteme konzentriert und neue Hoffnung für Patienten mit Typ-1-Diabetes bietet. Unterstützt wird Dr. Eduardo Ruiz Velázquez von seinen Teamkollegen Dr. Alejandro Ricardo Femat Flores, Dr. Griselda Quiroz Compeán und Dr. Julio Alberto García Rodríguez.
Das Hauptziel des Teams ist es, die Glukose-Insulin-Dynamik eines gesunden Menschen nachzubilden, insbesondere während der Kohlenhydratzufuhr. Um dies zu erreichen, setzen sie auf MATLAB® und Simulink®, um die Physiologie von Patienten zu modellieren, robuste Regler zu entwickeln und reale Szenarien zu simulieren. Tools wie Robust Control Toolbox™ und Symbolic Math Toolbox™ sind von entscheidender Bedeutung für die Steuerung physiologischer Variabilität, die Gewährleistung der Systemzuverlässigkeit, die Berechnung von Gleichgewichtspunkten, die Linearisierung mathematischer Modelle und vieles mehr.
Das Team integriert außerdem den UVA Padova Simulator in Simulink, denn laut Dr. Eduardo Ruiz Velázquez „ist es sehr einfach, Steuerungs- und/oder Identifikationssysteme zur Simulation einer künstlichen Bauchspeicheldrüse für Typ-1-Diabetes zu integrieren.“
Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend. Die entwickelten Steueralgorithmen sind nicht nur effizient und intuitiv zu simulieren, sondern bergen auch das Potenzial, in kommerzielle künstliche Pankreassysteme integriert zu werden. Diese Systeme, die eine kontinuierliche Glukosemessung mit einer automatisierten Insulinabgabe kombinieren, könnten das Risiko von Hyperglykämie und Hypoglykämie verringern und somit die Diabetesbehandlung revolutionieren.
Mit Blick auf die Zukunft erforscht das Team hybride Steuerungsalgorithmen, die sich an verschiedene Patientenzustände anpassen, einschließlich körperlicher Betätigung und zirkadianer Rhythmen. Laut Dr. Eduardo Ruiz Velázquez erkennen diese Algorithmen im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen an, dass ein einzelner Regler für die Glukoseregulation nicht ausreicht, da die Glukosedynamik von zahlreichen Faktoren beeinflusst wird. "Stattdessen verwenden sie eine Kombination von Steuergeräten, von denen jedes für ein bestimmtes Szenario im Zustand des Patienten geeignet ist.“
Diese Forschung ist einerseits besonders wichtig für Lateinamerika, wo Diabetes über 32 Millionen Menschen betrifft, hat darüberhinaus aber auch globale Relevanz. Durch die Nutzung der Rechenleistung von MATLAB will das Team kostengünstige und wirkungsvolle Lösungen für eine der häufigsten Gesundheitsprobleme weltweit entwickeln. Ihre Arbeit veranschaulicht, wie akademische Innovationen zu globalen Verbesserungen im Gesundheitswesen beitragen können.
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