La diabetes tipo 1 es una afección en la cual el páncreas pierde su capacidad de producir suficiente insulina, incrementando significativamente la concentración de glucosa en la sangre. En el presente trabajo se presenta el diseño de un modelo matemático de las dinámicas glucosa-insulina de un paciente con diabetes tipo 1, el cual contempla el aporte a la concentración de glucosa en la sangre por parte de la ingesta de carbohidratos, grasas y proteínas. El modelo incluye las dinámicas de absorción de 5 tipos de insulina, diferentes métodos de administración de la misma, y la variación de la sensibilidad a la insulina durante el día. Se integró el modelo a un algoritmo de regulación de insulina en lazo cerrado, con el fin de evaluar el desempeño del modelo y la eficacia de los tratamientos en lazo cerrado, en comparación con las terapias en lazo abierto. Los resultados muestran la respuesta del modelo ante distintas situaciones de un paciente real, y pruebas de funcionamiento del controlador.

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Este artículo presenta una funcionalidad (skill) para el asistente virtual de voz Alexa Amazon, como herramienta de apoyo para los pacientes con diabetes. La lógica de la skill fue desarrollada como una calculadora de bolo para los pacientes, teniendo en cuenta un modelo de conteo de carbohidratos, grasas y proteínas consumidas. Respecto a la interacción, se implementó teniendo en cuenta el diálogo entre un camarero y un cliente, el sistema puede registrar cada uno de los alimentos que el usuario ingrese y respecto a la cantidad de macronutrientes que contenga cada uno de ellos, responder al paciente el total de raciones consumidas y los porcentajes correspondientes al bolo normal y cuadrado de insulina. Además, se integró una base de datos donde se encuentran los macronutrientes de más de 500 alimentos. Los resultados de la investigación permitieron validar la utilización de la aplicación como herramienta de apoyo para la estimación de los macronutrientes de los alimentos, siendo de utilidad para la gestión del nivel de glucosa.

Diversos estudios han demostrado que la sensibilidad a la insulina presenta fluctuaciones durante la fase lútea y folicular del ciclo menstrual que pueden generar alteraciones en el comportamiento del nivel de glucosa. Diversos estudios han demostrado que la sensibilidad a la insulina presenta fluctuaciones durante la fase lútea y folicular del ciclo menstrual que pueden generar alteraciones en el comportamiento del nivel de glucosa. Conocer la relación entre las fases del ciclo menstrual y la resistencia a la insulina es un objetivo de salud personalizada, enfocada a la mejora de la calidad de vida. En esta investigación se propone una modificación al modelo matemático desarrollado por Dalla Man et al. (Dalla Man, C., Rizza, R. A., & Cobelli, C., 2007) para incluir las diferentes etapas del ciclo menstrual sobre el comportamiento del nivel de glucosa en la sangre, teniendo en cuenta cambios en la sensibilidad a la insulina y el valor basal de glucosa en la sangre. Para comprobar el comportamiento del nivel de glucosa durante el ciclo menstrual descrito en la literatura se realizó una prueba de tolerancia a la glucosa en una individua sana regularmente menstruante y se comparó con resultados de simulación in-vitro. Los resultados permiten observar comportamiento descrito en el modelo propuesto al relacionar las diferentes fases del ciclo menstrual y la resistencia a la insulina.

El pick-and-place es una de las operaciones más frecuentes en aplicaciones robóticas, sin embargo muchas veces se ve afectado por la presencia de obstáculos. En este trabajo se presenta la construcción de una plataforma software que permite la manipulación de un robot colaborativo UR3e mediante la generación de trayectorias 3D fácilmente definidas por el usuario, además de una propuesta de pinza blanda capaz de sujetar objetos con diferentes geometrías. Para ello, se detalla el desarrollo de una interfaz gráfica en Unity, así como la incorporación del gemelo digital del robot UR3e. Del mismo modo, se exponen los diferentes módulos que permiten la comunicación de la plataforma con el manipulador a través de ROS. Los resultados muestran la creación de rutas adaptativas ante diferentes casos en zonas de colisión y la disposición de la pinza para sujetar diferentes objetos. También se compara el error de precisión entre los datos enviados respecto a los que se reciben desde el robot durante el seguimiento de trayectorias definidas por el usuario.