dc.contributor.author | Morales Esteras, Víctor | |
dc.date.accessioned | 2018-02-28T19:04:12Z | |
dc.date.available | 2018-02-28T19:04:12Z | |
dc.date.issued | 2017-09-29 | |
dc.description.abstract | La diabetes mellitus es una de las enfermedades m ás extendidas a nivel mundial y uno de los
grandes desafíos de los sistemas sanitarios mundiales actualmente. Actualmente no existe cura
para la diabetes, por lo que los m étodos de diagnóstico y prevención son vitales si se quiere
controlar la masificación de esta enfermedad.
Una vez diagnosticada, el paciente diab ético tiene que seguir una estricta rutina de alimentación, actividad física y, en algunos casos, dosis programadas de insulina. Todo esto para
controlar los niveles de glucosa en sangre, que es la principal problem ática a la que tiene que enfrentarse el diabético.
Así pues, la existencia de métodos de predicción del nivel de glucemia bajo determinadas circunstancias puede ser muy beneficiosa para el control de esta enfermedad, ya que estas
técnicas permitirán una mejor planificación de la rutina que tiene que seguir el paciente,
además de favorecer la aparición de tecnologías que en base a la predicción de glucemia sean
capaces de inyectar insulina exógena de forma regulada y de actuar como un auténtico páncreas artificial.
De esta manera, el proyecto consiste fundamentalmente en utilizar un modelo matemático
para la simulación y predicción del nivel de glucemia en personas diabéticas, de manera que los diversos factores que afectan a la concentración de glucosa en sangre queden reflejados.
Dentro de todos estos factores, se ha considerado a la actividad física a través de la frecuencia
cardíaca como uno especialmente crítico, de manera que el objetivo principal del proyecto es
incluirlo dentro del modelo debido a la escasez de trabajos que se han realizado respecto a
este factor.
Después de escoger el modelo matemático a simular, se pretende ampliarlo teniendo en cuenta
el nivel de actividad física utilizando la frecuencia cardíaca como parámetro. Una vez establecido
el modelo ampliado, se simula y se analizan sus resultados para establecer su eficacia a
la hora de predecir la concentración de glucosa en sangre. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.title | Ampliación de un modelo matemático incluyendo la actividad física para la predicción de los niveles de glucosa en sangre de forma glucosa en sangre de forma | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.subject.other | Ingeniería de Sistemas y Automática | es_ES |
dc.contributor.advisor | Almonacid Kroeger, Miguel | |
dc.subject | Mathematical models | es_ES |
dc.subject | Modelos matemáticos | es_ES |
dc.subject | Diseases | es_ES |
dc.subject | Enfermedades | es_ES |
dc.subject | Medicina preventiva | es_ES |
dc.subject | Medicina preventiva | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10317/6696 | |
dc.description.centro | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial | es_ES |
dc.contributor.department | Ingeniería de Sistemas y Automática | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.description.university | Universidad Politécnica de Cartagena | es_ES |
dc.subject.unesco | 1209.14 Técnicas de Predicción Estadística | es_ES |
dc.subject.unesco | 6310.03 Enfermedad | es_ES |
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