Artificial intelligence methodologies and their application to diabetes

In the past decade diabetes management has been transformed by the addition of continuous glucose monitoring and insulin pump data. More recently, a wide variety of functions and physiologic variables, such as heart rate, hours of sleep, number of steps walked and movement, have been available through wristbands or watches. New data, hydration, geolocation, and barometric pressure, among others, will be incorporated in the future. All these parameters, when analyzed, can be helpful for patients and doctors' decision support. Similar new scenarios have appeared in most medical fields, in such a way that in recent years, there has been an increased interest in the development and application of the methods of artificial intelligence (AI) to decision support and knowledge acquisition. Multidisciplinary research teams integrated by computer engineers and doctors are more and more frequent, mirroring the need of cooperation in this new topic. AI, as a science, can be defined as the ability to make computers do things that would require intelligence if done by humans. Increasingly, diabetes-related journals have been incorporating publications focused on AI tools applied to diabetes. In summary, diabetes management scenarios have suffered a deep transformation that forces diabetologists to incorporate skills from new areas. This recently needed knowledge includes AI tools, which have become part of the diabetes health care. The aim of this article is to explain in an easy and plane way the most used AI methodologies to promote the implication of health care providers?doctors and nurses?in this field

UJI COBA METODE MAMDANI UNTUK DETEKSI PENYAKIT DIABETES DI RSUD Dr. H. SOEMARNO SOSROATMOJO KUALA KAPUAS

Diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang dapat menyebabkan komplikasi kese-hatan yang serius. Gejala diabetes ditandai dengan rasa haus yang berlebihan, sering kencing terutama malam hari, banyak makan serta berat badan yang turun dengan ce-pat. Disamping itu kadang-kadang ada keluhan lemah, kesemutan pada jari tangan dan kaki, cepat lapar, gatal-gatal, penglihatan jadi kabur, gairah seks menurun, luka sukar un-tuk sembuh dan pada ibu-ibu sering melahirkan bayi diatas empat kilogram. Berbagai faktor genetik, lingkungan dan cara hidup berperan dalam perjalanan penyakit diabetes. Ada kecenderungan penyakit ini timbul dalam keluarga. Di samping itu juga ditemukan perbedaan kekerapan dan komplikasi diantara ras, negara dan kebudayaan. Metode logika fuzzy mempunyai tiga tahapan proses yaitu fuzzifikasi, inferensi dan de-fuzzifikasi. Logika fuzzy merupakan sebuah nilai yang memiliki kesamaran (fuzzyness) antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan sa-lah secara bersamaan tapi berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung dari berapa besar bobot keanggotaan yang dimilikinya. Dalam teori logika fuzzy dikenal himpunan fuzzy (fuzzy set) yang merupakan pengelompokan sesuatu berdasarkan varia-bel bahasa (linguistic variable) yang dinyatakan dalam fungsi keanggotaan yang bernilai nol sampai dengan satu. Metode logika fuzzy Mamdani dapat digunakan untuk menentukan tingkat keakurasian untuk mendeteksi penyakit diabetes

UJI COBA METODE MAMDANI UNTUK DETEKSI PENYAKIT DIABETES DI RSUD Dr. H. SOEMARNO SOSROATMOJO KUALA KAPUAS

Diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang dapat menyebabkan komplikasi kese-hatan yang serius. Gejala diabetes ditandai dengan rasa haus yang berlebihan, sering kencing terutama malam hari, banyak makan serta berat badan yang turun dengan ce-pat. Disamping itu kadang-kadang ada keluhan lemah, kesemutan pada jari tangan dan kaki, cepat lapar, gatal-gatal, penglihatan jadi kabur, gairah seks menurun, luka sukar un-tuk sembuh dan pada ibu-ibu sering melahirkan bayi diatas empat kilogram. Berbagai faktor genetik, lingkungan dan cara hidup berperan dalam perjalanan penyakit diabetes. Ada kecenderungan penyakit ini timbul dalam keluarga. Di samping itu juga ditemukan perbedaan kekerapan dan komplikasi diantara ras, negara dan kebudayaan. Metode logika fuzzy mempunyai tiga tahapan proses yaitu fuzzifikasi, inferensi dan de-fuzzifikasi. Logika fuzzy merupakan sebuah nilai yang memiliki kesamaran (fuzzyness) antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan sa-lah secara bersamaan tapi berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung dari berapa besar bobot keanggotaan yang dimilikinya. Dalam teori logika fuzzy dikenal himpunan fuzzy (fuzzy set) yang merupakan pengelompokan sesuatu berdasarkan varia-bel bahasa (linguistic variable) yang dinyatakan dalam fungsi keanggotaan yang bernilai nol sampai dengan satu. Metode logika fuzzy Mamdani dapat digunakan untuk menentukan tingkat keakurasian untuk mendeteksi penyakit diabetes

Diabetes Prediction: A Study of Various Classification based Data Mining Techniques

Data Mining is an integral part of KDD (Knowledge Discovery in Databases) process. It deals with discovering unknown patterns and knowledge hidden in data. Classification is a pivotal data mining technique with a very wide range of applications. Now a day’s diabetic has become a major disease which has almost crippled people across the globe. It is a medical condition that causes the metabolism to become dysfunctional and increases the blood sugar level in the body and it becomes a major concern for medical practitioner and people at large. An early diagnosis is the starting point for living well with diabetes. Classification Analysis on diabetic dataset is a part of this diagnosis process which can help to detect a diabetic patient from non-diabetic. In this paper classification algorithms are applied on the Pima Indian Diabetic Database which is collected from UCI Machine Learning Laboratory. Various classification algorithms which are Naïve Bayes Classifier, Logistic Regression, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Support Vector Classifier and XGBoost Classifier are analyzed and compared based on the accuracy delivered by the models

Contributions to interoperability, scalability and formalization of personal health systems

The ageing of the world's population combined with unhealthy lifestyles are contributing to a major prevalence of chronic diseases. This scenario poses the challenge of providing good healthcare services to that people affected by chronic illnesses, but without increasing its costs. A prominent way to face this challenge is through pervasive healthcare. Research in pervasive healthcare tries to shift the current centralized healthcare delivery model focused on the doctors, to a more distributed model focused on the patients. In this context Personal Health Systems (PHSs) consists on approaching sampling technologies into the hands of the patients, without disturbing its activities of the daily life, to monitor patient's physiological parameters and providing feedback on their state. The use of PHSs involves the patients in the management of their illness and in their own well being too. The development of PHSs has to face technological issues in order to be accepted by our society. Within them it is important to ensure interoperability between different systems in order to make them work together. Scalability it is also a concern, as their performance must not decrease when increasing the number of users. Another issue is how to formalize the medical knowledge for each patient, as different patients may have different target goals. Security and privacy are a must feature because of the sensitive nature of medical data. Other issues involve the the integration with legacy systems, and the usability of graphical user interfaces in order to encourage old people with the use these technologies. The aim of this PhD thesis is to contribute into the state-of-the-art of PHSs by tackling together different of the above-mentioned challenges. First, to achieve interoperability we use the CDA standard as a format to encode and exchange health data and alerts related with the status of the patient. We show how these documents can be generated automatically through the use of XML templates. Second, we address the scalability by distributing the computations needed to monitor the patients over their devices, rather than performing them in a centralized server. In this context we develop the MAGPIE agent platform, which runs on Android devices, as a framework able to provide intelligence to PHSs, and generate alerts that can be of interest for the patients and the medical doctors. Third, we focus on the formalization of PHSs by providing a tool for the practitioners where they can define, in a graphical way, monitoring rules related with chronic diseases that are integrated with the MAGPIE agent platform. The thesis also explores different ways to share the data collected with PHSs in order to improve the outcomes obtained with the use of this technology. Data is shared between individuals following a Distributed Event-Based System (DEBS) approach, where different people can subscribe to the alerts produced by the patient. Data is also shared between institutions with a network protocol called MOSAIC, and we focus on the security aspects of this protocol. The research in this PhD focuses in the use case of Diabetes Mellitus; and it has been developed in the context of the projects MONDAINE, MAGPIE, COMMODITY12 and TAMESIS.L'envelliment de la població mundial combinat amb uns estils de vida no saludables contribueixen a una major prevalença d'enfermetats cròniques. Aquest escenari presenta el repte de proporcionar uns bons serveis sanitaris a les persones afectades per aquestes enfermetats, sense incrementar-ne els costos. Una solució prometedora a aquest repte és mitjançant l'aplicació del que en anglès s'anomena "pervasive healthcare". L'investigació en aquesta camp tracta de canviar l'actual model centralitzat de serveis sanitaris enfocat en el personal sanitari, per un model de serveis distribuït enfocat en els pacients. En aquest context, els Personal Health Systems (PHSs) consisteixen en posar a l'abast dels pacients les tecnologies de monitorització, i proporcionar-los informació sobre el seu estat. L'ús de PHSs involucra els pacients en la gestió de la seva enfermetat i del seu propi benestar. L'acceptació dels PHSs per part de la societat implica certs reptes tecnològics en el seu desenvolupament. És important garantir la seva interoperabilitat per tal de que puguin treballar conjuntament. La seva escalabilitat també s'ha de tenir en compte, ja que el seu rendiment no s'ha de veure afectat al incrementar-ne el número d'usuaris. Un altre aspecte a considerar és com formalitzar el coneixement mèdic per cada pacient, ja que cada un d'ells pot tenir objectius diferents. La seguretat i privacitat són característiques desitjades degut a la naturalesa sensible de les dades mèdiques. Altres problemàtiques impliquen la integració amb sistemes heretats, i la usabilitat de les interfícies gràfiques per fomentar-ne el seu ús entre les persones grans. L'objectiu d'aquesta tesi és contribuir a l'estat de l'art dels PHSs tractant de manera conjunta varis dels reptes mencionats. Per abordar l'interoperabilitat s'utilitza l'estàndard CDA com a format per codificar les dades mèdiques i alertes relacionades amb el pacient. A més es mostra com aquests documents poden generar-se de forma automàtica mitjançant l' ús de plantilles XML. Per tractar l'escalabilitat es distribueixen les computacions per monitoritzar els pacients entre els seus terminals mòbils, en comptes de realitzar-les en un servidor central. En aquest context es desenvolupa la plataforma d'agents MAGPIE com a framework per proporcionar intelligència als PHSs i generar alertes d'interès per al metge i el pacient. La formalització s'aborda mitjançant una eina que permet als metges definir de manera gràfica regles de monitorització relacionades amb enfermetats cròniques, que a més estan integrades amb la plataforma d'agents MAGPIE. La tesi també explora diferents maneres de compartir les dades recol·lectades amb un PHS, amb l'objectiu de millorar els resultats obtinguts amb aquesta tecnologia. Les dades es comparteixen entre individus seguint un enfoc de sistemes distribuïts basats en events (DEBS), on diferents usuaris poden subscriure's a les alertes produïdes per el pacient. Les dades també es comparteixen entre institucions mitjançant un protocol de xarxa anomenat MOSAIC. A la tesi es desenvolupen els aspectes de seguretat d'aquest protocol. La test es centra en la Diabetis Mellitus com a cas d'ús, i s'ha realitzat en el context dels projectes MONDAINE, MAGPIE, COMMODITY12 i TAMESIS.El envejecimiento de la población mundial combinado con unos estilos de vida no saludables contribuyen a una mayor prevalencia de enfermedades crónicas. Este escenario presenta el reto de proporcionar unos buenos servicios sanitarios a las personas afectadas por estas enfermedades, sin incrementar sus costes. Una solución prometedora a este reto es mediante la aplicación de lo que en inglés se denomina "pervasive healthcare". La investigación en este campo trata de cambiar el actual modelo centralizado de servicios sanitarios enfocado hacia el personal sanitario, por un modelo distribuido enfocado hacia los pacientes. En este contexto, los Personal Health Systems (PHSs) consisten en poner al alcance de los pacientes las tecnologías de monitorización, y proporcionarles información sobre su estado. El uso de PHSs involucra a los pacientes en la gestión de su enfermedad y en su propio bienestar. La aceptación de los PHSs por parte de la sociedad implica ciertos retos tecnológicos en su desarrollo. Es importante garantizar su interoperabilidad para que puedan trabajar conjuntamente. Su escalabilidad también se debe tener en cuenta, ya que su rendimiento no tiene que verse afectado al incrementar su número de usuarios. Otro aspecto a considerar es cómo formalizar el conocimiento médico para cada paciente, ya que cada uno puede tener objetivos distintos. La seguridad y privacidad son características deseadas debido a la naturaleza sensible de los datos médicos. Otras problemáticas implican la integración con sistemas heredados, y la usabilidad de las interfaces gráficas para fomentar su uso entre las personas mayores. El objetivo de esta tesis es contribuir al estado del arte de los PHSs tratando de manera conjunta varios de los retos mencionados. Para abordar la interoperabilidad se usa el estándar CDA como formato para codificar los datos médicos y alertas relacionados con el paciente. Además se muestra como estros documentos pueden generarse de forma automática mediante el uso de plantillas XML. Para tratar la escalabilidad se distribuye la computación para monitorizar a los pacientes en sus terminales móbiles, en lugar de realizarla en un servidor central. En este contexto se desarrolla la plataforma de agentes MAGPIE como framework para proporcionar inteligencia a los PHSs y generar alertas de interés para el médico y el paciente. La formalización se aborda mediante una herramienta que permite a los médicos definir de manera gráfica reglas de monitorización relacionadas con enfermedades crónicas, que ademas están integradas con la plataforma de agentes MAGPIE. La tesis también explora distintas formas de compartir los datos recolectados con un PHS, con el fin de mejorar los resultados obtenidos mediante esta tecnología. Los datos se comparten entre individuos siguiendo un enfoque de sistemas distribuidos basados en eventos (DEBS), donde distintos usuarios pueden suscribirse a las alertas producidas por el paciente. Los datos también se comparten entre instituciones mediante un protocolo dered llamado MOSAIC. En la tesis se desarrollan los aspectos de seguridad de este protocolo. La tesis se centra en la Diabetes Mellitus como caso de uso, y se ha realizado en el contexto de los proyectos MONDAINE, MAGPIE, COMMODITY12 y TAMESIS.Postprint (published version

Robust strategies for glucose control in type 1 diabetes

[EN] Type 1 diabetes mellitus is a chronic and incurable disease that affects millions of people all around the world. Its main characteristic is the destruction (totally or partially) of the beta cells of the pancreas. These cells are in charge of producing insulin, main hormone implied in the control of blood glucose. Keeping high levels of blood glucose for a long time has negative health effects, causing different kinds of complications. For that reason patients with type 1 diabetes mellitus need to receive insulin in an exogenous way. Since 1921 when insulin was first isolated to be used in humans and first glucose monitoring techniques were developed, many advances have been done in clinical treatment with insulin. Currently 2 main research lines focused on improving the quality of life of diabetic patients are opened. The first one is concentrated on the research of stem cells to replace damaged beta cells and the second one has a more technological orientation. This second line focuses on the development of new insulin analogs to allow emulating with higher fidelity the endogenous pancreas secretion, the development of new noninvasive continuous glucose monitoring systems and insulin pumps capable of administering different insulin profiles and the use of decision-support tools and telemedicine. The most important challenge the scientific community has to overcome is the development of an artificial pancreas, that is, to develop algorithms that allow an automatic control of blood glucose. The main difficulty avoiding a tight glucose control is the high variability found in glucose metabolism. This fact is especially important during meal compensation. This variability, together with the delay in subcutaneous insulin absorption and action causes controller overcorrection that leads to late hypoglycemia (the most important acute complication of insulin treatment). The proposals of this work pay special attention to overcome these difficulties. In that way interval models are used to represent the patient physiology and to be able to take into account parametric uncertainty. This type of strategy has been used in both the open loop proposal for insulin dosage and the closed loop algorithm. Moreover the idea behind the design of this last proposal is to avoid controller overcorrection to minimize hypoglycemia while adding robustness against glucose sensor failures and over/under- estimation of meal carbohydrates. The algorithms proposed have been validated both in simulation and in clinical trials.[ES] La diabetes mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable que afecta a millones de personas en todo el mundo. Se caracteriza por una destrucción total o parcial de las células beta del páncreas. Estas células son las encargadas de producir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sangre. Valores altos de glucosa en la sangre mantenidos en el tiempo afectan negativamente a la salud, provocando complicaciones de diversa índole. Es por eso que los pacientes con diabetes mellitus tipo 1 necesitan recibir insulina de forma exógena. Desde que se consiguiera en 1921 aislar la insulina para poder utilizarla en clínica humana, y se empezaran a desarrollar las primeras técnicas de monitorización de glucemia, se han producido grandes avances en el tratamiento con insulina. Actualmente, las líneas de investigación que se están siguiendo en relación a la mejora de la calidad de vida de los pacientes diabéticos, tienen fundamentalmente 2 vertientes: una primera que se centra en la investigación en células madre para la reposición de las células beta y una segunda vertiente de carácter más tecnológico. Dentro de esta segunda vertiente, están abiertas varias líneas de investigación, entre las que se encuentran el desarrollo de nuevos análogos de insulina que permitan emular más fielmente la secreción endógena del páncreas, el desarrollo de monitores continuos de glucosa no invasivos, bombas de insulina capaces de administrar distintos perfiles de insulina y la inclusión de sistemas de ayuda a la decisión y telemedicina. El mayor reto al que se enfrentan los investigadores es el de conseguir desarrollar un páncreas artificial, es decir, desarrollar algoritmos que permitan disponer de un control automático de la glucosa. La principal barrera que se encuentra para conseguir un control riguroso de la glucosa es la alta variabilidad que presenta su metabolismo. Esto es especialmente significativo durante la compensación de las comidas. Esta variabilidad junto con el retraso en la absorción y actuación de la insulina administrada de forma subcutánea favorece la aparición de hipoglucemias tardías (complicación aguda más importante del tratamiento con insulina) a consecuencia de la sobreactuación del controlador. Las propuestas presentadas en este trabajo hacen especial hincapié en sobrellevar estas dificultades. Así, se utilizan modelos intervalares para representar la fisiología del paciente, y poder tener en cuenta la incertidumbre en sus parámetros. Este tipo de estrategia se ha utilizado tanto en la propuesta de dosificación automática en lazo abierto como en el algoritmo en lazo cerrado. Además la principal idea de diseño de esta última propuesta es evitar la sobreactuación del controlador evitando hipoglucemias y añadiendo robustez ante fallos en el sensor de glucosa y en la estimación de las comidas. Los algoritmos propuestos han sido validados en simulación y en clínica.[CA] La diabetis mellitus tipus 1 és una malaltia crònica i incurable que afecta milions de persones en tot el món. Es caracteritza per una destrucció total o parcial de les cèl.lules beta del pàncrees. Aquestes cèl.lules són les encarregades de produir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sang. Valors alts de glucosa en la sang mantinguts en el temps afecten negativament la salut, provocant complicacions de diversa índole. És per això que els pacients amb diabetis mellitus tipus 1 necessiten rebre insulina de forma exògena. Des que s'aconseguís en 1921 aïllar la insulina per a poder utilitzar-la en clínica humana, i es començaren a desenrotllar les primeres tècniques de monitorització de glucèmia, s'han produït grans avanços en el tractament amb insulina. Actualment, les línies d'investigació que s'estan seguint en relació a la millora de la qualitat de vida dels pacients diabètics, tenen fonamentalment 2 vessants: un primer que es centra en la investigació de cèl.lules mare per a la reposició de les cèl.lules beta i un segon vessant de caràcter més tecnològic. Dins d' aquest segon vessant, estan obertes diverses línies d'investigació, entre les que es troben el desenrotllament de nous anàlegs d'insulina que permeten emular més fidelment la secreció del pàncrees, el desenrotllament de monitors continus de glucosa no invasius, bombes d'insulina capaces d'administrar distints perfils d'insulina i la inclusió de sistemes d'ajuda a la decisió i telemedicina. El major repte al què s'enfronten els investigadors és el d'aconseguir desenrotllar un pàncrees artificial, és a dir, desenrotllar algoritmes que permeten disposar d'un control automàtic de la glucosa. La principal barrera que es troba per a aconseguir un control rigorós de la glucosa és l'alta variabilitat que presenta el seu metabolisme. Açò és especialment significatiu durant la compensació dels menjars. Aquesta variabilitat junt amb el retard en l'absorció i actuació de la insulina administrada de forma subcutània afavorix l'aparició d'hipoglucèmies tardanes (complicació aguda més important del tractament amb insulina) a conseqüència de la sobreactuació del controlador. Les propostes presentades en aquest treball fan especial insistència en suportar aquestes dificultats. Així, s'utilitzen models intervalares per a representar la fisiologia del pacient, i poder tindre en compte la incertesa en els seus paràmetres. Aquest tipus d'estratègia s'ha utilitzat tant en la proposta de dosificació automàtica en llaç obert com en l' algoritme en llaç tancat. A més, la principal idea de disseny d'aquesta última proposta és evitar la sobreactuació del controlador evitant hipoglucèmies i afegint robustesa.Revert Tomás, A. (2015). Robust strategies for glucose control in type 1 diabetes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/56001TESI

Cotton Wool Spots in Eye Fundus Scope

Diabetes mellitus é uma doença com um impacto significativo na saúde pública. Trata-se de uma alteração do metabolismo de hidratos de carbono, gorduras e proteínas que são resultado de uma deficiência ou ausência total de secreção/resistência à insulina por parte das células beta do pâncreas. Existem 3 tipos de diabetes, o denominado tipo 1 em que o doente é dependente de insulina, o tipo 2 em que o doente é dependente de insulina e a diabetes gestacional que aparece durante a fase de gravidez. A retinopatia diabética é uma complicação que pode resultar em cegueira. Se for detetada numa fase inicial, pode ser tratada por cirurgia a laser. No entanto, é dificil deteta-la numa fase inicial, uma vez que progride sem sintomas até ocorrer perda de visão de forma irreversível. Assim, se podermos detetar / encontrar exudados algodonosos no fundo de olho utilizando reconhecimento de imagem, anotação automática, sistemas de apoio à decisão de avaliação do risco, conjugados com uma aplicação móvel que permita a aquisição de imagens de fundo de olho, poderemos detetar mais cedo e tratar, evitando o risco cegueira do paciente. Este projeto tem como objetivo desenvolver uma aplicação smartphone baseada em algoritmos de baixo custo, que podem ser altamente eficientes nas imagens de baixa qualidade provenientes da câmara de um smartphone, que pode ser usada como um sistema de apoio à decisão. Este sistema também pode ser extendido a outras doenças oculares, como uma ferramenta útil para o rastreio de saúde ocular nos países em desenvolvimento, reforçar a proximidade dos programas de rastreio para a população. Os principais objetivos são desenvolver sistema fiável de apoio à decisão, considerando exudados algodonosos, juntamente com pontos vermelhos, em vez do sistema actualmente em uso em Portugal, que considera apenas os pontos vermelhos. O número casos Retinopatia Diabética em todo o mundo justifica o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão automatizado para triagem rápida e de baixo custo da Retinopatia Diabética.Diabetes mellitus é uma doença com um impacto significativo na saúde pública. Trata-se de uma alteração do metabolismo de hidratos de carbono, gorduras e proteínas que são resultado de uma deficiência ou ausência total de secreção/resistência à insulina por parte das células beta do pâncreas. Existem 3 tipos de diabetes, o denominado tipo 1 em que o doente é dependente de insulina, o tipo 2 em que o doente é dependente de insulina e a diabetes gestacional que aparece durante a fase de gravidez. A retinopatia diabética é uma complicação que pode resultar em cegueira. Se for detetada numa fase inicial, pode ser tratada por cirurgia a laser. No entanto, é dificil deteta-la numa fase inicial, uma vez que progride sem sintomas até ocorrer perda de visão de forma irreversível. Assim, se podermos detetar / encontrar exudados algodonosos no fundo de olho utilizando reconhecimento de imagem, anotação automática, sistemas de apoio à decisão de avaliação do risco, conjugados com uma aplicação móvel que permita a aquisição de imagens de fundo de olho, poderemos detetar mais cedo e tratar, evitando o risco cegueira do paciente. Este projeto tem como objetivo desenvolver uma aplicação smartphone baseada em algoritmos de baixo custo, que podem ser altamente eficientes nas imagens de baixa qualidade provenientes da câmara de um smartphone, que pode ser usada como um sistema de apoio à decisão. Este sistema também pode ser extendido a outras doenças oculares, como uma ferramenta útil para o rastreio de saúde ocular nos países em desenvolvimento, reforçar a proximidade dos programas de rastreio para a população. Os principais objetivos são desenvolver sistema fiável de apoio à decisão, considerando exudados algodonosos, juntamente com pontos vermelhos, em vez do sistema actualmente em uso em Portugal, que considera apenas os pontos vermelhos. O número casos Retinopatia Diabética em todo o mundo justifica o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão automatizado para triagem rápida e de baixo custo da Retinopatia Diabética.Diabetes mellitus is a disease with significant impact in public health. It is a complex disorder of carbohydrate, fat and protein metabolism that is a result of a deficiency, or complete lack of insulin secretion by the Beta cells of pancreas, or resistance to Insulin. There are 3 types of diabetes, namely type 1 where the patient is insulin-dependent, type 2 where the patient is non insulin-dependent and gestational diabetes that appears during the pregnancy phase.Retinopathy is a diabetes complication that can result in blindness. If detected in an early stage, it can be treated by laser surgery. However its early detection is frequently missed, since it progresses without symptoms until irreversible vision loss occurs.So if we can detect/find cotton wool spots in eye fundus scope by using image recognition, automatic annotation, decision-support systems for risk assessment, conjugate with a mobile app acquiring eye fundus images, we might detect early and treat avoiding patient blindness risk.This project aims to develop a smartphone-based on low computational-cost algorithms, which can be highly efficient in the lower quality images of the smartphone camera, that can be used as a decision-support system. This system may also be extended to other eye diseases, as an useful tool for eye health screening in developing countries and enhance the proximity of screening programs to the population.The main expected contribution is to develop a good decision-support system, considering cotton wool spots, together with red dots, instead of the actual system in use in Portugal which only considers red dots. The number of Diabetic Retinopathy cases worldwide justifies the development of an automated decision-support system for quick and cost effective screening of Diabetic Retinopathy