Optimización de las redes de tratamiento en drogodependencia mediante el uso de servicios cognitivos en la nube

La adhesión al tratamiento en el ámbito de la drogodependencia está fuertemente ligada al éxito del mismo. Sin embargo, la alta tasa de abandono en los programas relacionados con la adicción a la cocaína, es un rasgo común y creciente en la mayoría de los centros dedicados al seguimiento y recuperación de pacientes consumidores. Dado que el tratamiento de las adicciones implica un gran consumo de recursos socio-sanitarios y que los recursos especializados en drogodependencia son muy limitados, el abandono del tratamiento se convierte en un grave problema. La motivación de este trabajo es mejorar la planificación y selección de las redes terapéuticas disponibles en adicción a la cocaína. Aprovechando la tecnología de IBM, que facilita la integración de servicios cognitivos en la nube, se ha desarrollado una plataforma web que cumple dos funciones: (1) almacenar la información de cada expediente de forma precisa y homogénea; (2) mediante un modelo predictivo basado en dicha información, estimar la probabilidad de éxito de un paciente (entendida como la probabilidad de completar el tratamiento), evitando así el consumo inadecuado de recursos asistenciales

Successful replacement of weekly face-to-face visits by unsupervised smart home telecare in diet-treated gestational diabetes (GD)

We have developed a computer-based smart telemedicine system with the aim of giving automated support to GD patients while insulin is not required. The smart telemedicine system combines a platform for remote monitoring of diabetes-related parameters with a decision-support system (DSS) based on expert knowledge that generates automatic feedback to patients and/or clinicians. The DSS generates initial and follow-up diet treatments and detects the need to start insulin. Blood glucose (BG) data downloaded to the system from the patient?s glucose meter is automatically classified into mealtime intervals and moments of measurement (preprandial,postprandial) by a classifier based on a decision tree. After downloading BG data and informing on ketonuria fasting status, the patient receives an evaluation of the data and, if needed, a proposal of diet adjustment. In case insulin therapy is advised, the system also informs the responsible doctor who schedules a face-to-face appointment. Sixty-nine patients diagnosed of GD following the NDDG criteria were randomized (2:1) to use the system (active group) or to attend the usual face-to-face visits (control group). At baseline, groups were comparable regarding all the clinical variables tested. During the follow-up period (36 days (1-141)), no correction of the automated-proposed treatment was done by doctors. Mean number of BG downloads by patients was 10.2±8 (1-29) and the mean number of changes in diet automatically proposed was 0.46. Mean number of BG values/day, mean BG and the % of BG values above 140 mg/dl, pre-partum HbA1c, and all the perinatal outcomes tested were similar between the groups. Mean number of face-to-face visits performed including first visit and training was 4.8±2.8 for the control group and 1.4±0.6 for the active group (p<0.001). In conclusion, this computer-based smart telemedicine system successfully replaced face-to-face follow-up visits in women diagnosed of GD while insulin therapy was not required

Primeros pasos docentes en la Facultad de Educación: Red de docentes mentores y acciones formativas en docencia y en investigación (IV Edición)

La finalidad de este proyecto es ayudar a los/as docentes de nueva incorporación a entender el funcionamiento y posibilidades de la Facultad, en todas sus extensiones. Dar respuesta a sus necesidades de apoyo, información específica para optimizar su formación y las aptitudes técnicas necesarias en el desarrollo de sus funciones docentes e investigadoras, son los grandes retos a perseguir. Además, se trata de fomentar las sinergias entre el profesorado y el alumnado y, sobre todo, sembrar una semilla para crear identidad profesional común de Universidad y Facultad. Y, al mismo tiempo, seguir trabajando hacia una universidad abierta, accesible, inclusiva y de desarrollo sostenible.Depto. de Estudios EducativosDepto. de Investigación y Psicología en EducaciónFac. de EducaciónFALSEsubmitte

Luenberger observer with nonlinear structure applied to diabetes type 1

In this work a Luenberger observer (LO) for type 1 diabetes is established using the Hovorka?s model (HM). The HM is linearized around an operating point and the eigenvalues are calculated. The LO is designed relocating the HM eigenvalues through the Ackermann?s methodology for linear observers where the proposed LO keeps the nonlinear structure of the model system. The LO is parameterized and tuned with the mean from six virtual patients of HM. Once the observer performance is reliable estimating the state space variables for HM, the virtual patients are changed by patients of Bergman?s model in order to test the observer behavior under unknown dynamics. These estimated variables constitute the ones corresponding to HM. The variables are estimated by the data computational processing which correspond to the insulin (input) and glucose (output) of the virtual patients. The estimated variables by the LO are very similar for virtual patients generated by both models, where the parameter FIT is used to quantify the performance of the observer. The computational implementation of the LO is useful tool to estimate the unmeasured variables in diabetic patients so they can be used in the artificial pancreas

Linear time-varying Luenberger observer applied to diabetes

We present a linear time-varying Luenberger observer (LTVLO) using compartmental models to estimate the unmeasurable states in patients with type 1 diabetes. The LTVLO proposed is based on the linearization in an operation point of the virtual patient (VP), where a linear time-varying system is obtained. LTVLO gains are obtained by selection of the asymptotic eigenvalues where the observability matrix is assured. The estimation of the unmeasurable variables is done using Ackermann’s methodology. The Lyapunov approach is used to prove the stability of the time-varying proposal. In order to evaluate the proposed methodology, we designed three experiments: A) VP obtained with Bergman’s minimal model, B) VP obtained with Hovorka’s model, and C) real patient data set. For both experiments A) and B), it is applied a meal plan to the VP, where the dynamic response of each state model is compared to the response of each variable of the time-varying observer. Once the observer is obtained in experiment B), the proposal is applied to experiment C) with data extracted from real patients and the unmeasurable state space variables are obtained with the LTVLO. LTVLO methodology has the feature of being updated each time instant to estimate the states under a known structure. The results are obtained using simulation with M atlabTM and SimulinkTM. The LTVLO estimates the unmeasurable states from in silico patients with high accuracy by means of the update of Luenberger gains at each iteration. The accuracy of the estimated state space variables is validated through the fit parameter

Luenberger observer with nonlinear structure applied to diabetes type 1

In this work a Luenberger observer (LO) for type 1 diabetes is established using the Hovorka?s model (HM). The HM is linearized around an operating point and the eigenvalues are calculated. The LO is designed relocating the HM eigenvalues through the Ackermann?s methodology for linear observers where the proposed LO keeps the nonlinear structure of the model system. The LO is parameterized and tuned with the mean from six virtual patients of HM. Once the observer performance is reliable estimating the state space variables for HM, the virtual patients are changed by patients of Bergman?s model in order to test the observer behavior under unknown dynamics. These estimated variables constitute the ones corresponding to HM. The variables are estimated by the data computational processing which correspond to the insulin (input) and glucose (output) of the virtual patients. The estimated variables by the LO are very similar for virtual patients generated by both models, where the parameter FIT is used to quantify the performance of the observer. The computational implementation of the LO is useful tool to estimate the unmeasured variables in diabetic patients so they can be used in the artificial pancreas

Metodologías para el incremento de la motivación del alumnado y la optimización de la acción tutorial lectiva en laboratorios de ingeniería biomédica

El aumento de la motivación del alumnado y el máximo aprovechamiento de las horas lectivas de laboratorio son dos preocupaciones constantes de los docentes. La primera, se aborda en el presente trabajo con la incorporación de elementos gamificadores en el aula, a través de cuestionarios creados con la herramienta Kahoot!. Para la segunda, se presenta una herramienta de gestión de turnos con la que se busca mejorar la acción tutorial en los laboratorios y reducir la potencial frustración que se genera durante las esperas

Metodologías para el incremento de la motivación del alumnado y la optimización de la acción tutorial lectiva en laboratorios de ingeniería biomédica

El aumento de la motivación del alumnado y el máximo aprovechamiento de las horas lectivas de laboratorio son dos preocupaciones constantes de los docentes. La primera, se aborda en el presente trabajo con la incorporación de elementos gamificadores en el aula, a través de cuestionarios creados con la herramienta Kahoot!. Para la segunda, se presenta una herramienta de gestión de turnos con la que se busca mejorar la acción tutorial en los laboratorios y reducir la potencial frustración que se genera durante las esperas

Optimización de las redes de tratamiento en drogodependencia mediante el uso de servicios cognitivos en la nube

La adhesión al tratamiento en el ámbito de la drogodependencia está fuertemente ligada al éxito del mismo. Sin embargo, la alta tasa de abandono en los programas relacionados con la adicción a la cocaína, es un rasgo común y creciente en la mayoría de los centros dedicados al seguimiento y recuperación de pacientes consumidores. Dado que el tratamiento de las adicciones implica un gran consumo de recursos socio-sanitarios y que los recursos especializados en drogodependencia son muy limitados, el abandono del tratamiento se convierte en un grave problema. La motivación de este trabajo es mejorar la planificación y selección de las redes terapéuticas disponibles en adicción a la cocaína. Aprovechando la tecnología de IBM, que facilita la integración de servicios cognitivos en la nube, se ha desarrollado una plataforma web que cumple dos funciones: (1) almacenar la información de cada expediente de forma precisa y homogénea; (2) mediante un modelo predictivo basado en dicha información, estimar la probabilidad de éxito de un paciente (entendida como la probabilidad de completar el tratamiento), evitando así el consumo inadecuado de recursos asistenciales