Artificial neural network algorithm for online glucose prediction from continuous glucose monitoring.

Background and Aims: Continuous glucose monitoring (CGM) devices could be useful for real-time management of diabetes therapy. In particular, CGM information could be used in real time to predict future glucose levels in order to prevent hypo-/hyperglycemic events. This article proposes a new online method for predicting future glucose concentration levels from CGM data. Methods: The predictor is implemented with an artificial neural network model (NNM). The inputs of the NNM are the values provided by the CGM sensor during the preceding 20 min, while the output is the prediction of glucose concentration at the chosen prediction horizon (PH) time. The method performance is assessed using datasets from two different CGM systems (nine subjects using the Medtronic [Northridge, CA] Guardian® and six subjects using the Abbott [Abbott Park, IL] Navigator®). Three different PHs are used: 15, 30, and 45 min. The NNM accuracy has been estimated by using the root mean square error (RMSE) and prediction delay. Results: The RMSE is around 10, 18, and 27 mg/dL for 15, 30, and 45 min of PH, respectively. The prediction delay is around 4, 9, and 14 min for upward trends and 5, 15, and 26 min for downward trends, respectively. A comparison with a previously published technique, based on an autoregressive model (ARM), has been performed. The comparison shows that the proposed NNM is more accurate than the ARM, with no significant deterioration in the prediction delay

Personalized rule-based closed-loop control algorithm for type 1 diabetes

Type 1 diabetes-mellitus implies a life-threatening absolute insulin deficiency. Artificial pancreas (CGM sensor, insulin pump and control algorithm) is promising to outperform current open-loop therapies

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

Tumores óseos de la pelvis

Se presenta la experiencia del Servicio de Ortopedia del Adulto del Hospital «Ramón y Cajal», en neoplasias de la pelvis, desde su creación hasta la actualidad, siendo 61 los pacientes recogidos y no se hace un trabajo estadístico, sino más bien se muestran las peculiaridades recogidas con la experiencia, que abarca desde la abstención en algunos casos de tumores secundarios, y el simple curetage hasta las grandes sustituciones con homoinjertos de banco, relacionándolo a su vez con publicaciones de aparición más o menos moderna sobre este tema, para concluir que se trata de una cirugía no exenta de complicaciones y problemas, pero necesaria a la hora de proporcionar a los enfermos curaciones, que le ofrezcan una salida a este difícil problema.The experience of Adult Orthopaedics Unit at the Hospital «Ramón y Cajal», Madrid, treating patients with malignant tumors of the pelvic bons is presented. In this paper, the results after surgery are not reported in terms of statistical analysis. The aún of this work is to comment the surgical experience covering from simple curettage to great bone replacement using bank allografts. The message is that surgical treatment of pelvic tumors is not exent of complications, but it seems to be worth in order to offer a better quality of Ufe for patients

Proyecto PREDIRCAM 2. Análisis preliminar de uso y valoración de la plataforma

En la actualidad, la prevalencia de las enfermedades no transmisibles (Non-communicable diseases NCD) y la cantidad de muertes causadas por éstas es muy elevada, en su mayoría, consecuencia del envejecimiento de la población, el aumento de la obesidad y los hábitos de vida sedentarios. En este trabajo se describen el funcionamiento y los resultados preliminares del proyecto Predircam 2, destinado al desarrollo y validación de una plataforma inteligente de tecnologías biomédicas para la monitorización, prevención y tratamiento personalizados del sobrepeso, la obesidad y la prevención de enfermedades asociadas como la diabetes, hipertensión arterial o alteraciones del metabolismo lipídico. El objetivo de este trabajo es presentar los resultados preliminares del análisis del uso de la plataforma, la evaluación de la usabilidad y la valoración de la atención recibida por los pacientes en relación a los profesionales sanitarios

Targeting Alzheimer’s disease with multimodal polypeptide-based nanoconjugates

Alzheimer’s disease (AD), the most prevalent form of dementia, remains incurable mainly due to our failings in the search for effective pharmacological strategies. Here, we describe the development of targeted multimodal polypeptide-based nanoconjugates as potential AD treatments. Treatment with polypeptide nanoconjugates bearing propargylamine moieties and bisdemethoxycurcumin or genistein afforded neuroprotection and displayed neurotrophic effects, as evidenced by an increase in dendritic density of pyramidal neurons in organotypic hippocampal culture. The additional conjugation of the Angiopep-2 targeting moiety enhanced nanoconjugate passage through the blood-brain barrier and modulated brain distribution with nanoconjugate accumulation in neurogenic areas, including the olfactory bulb. Nanoconjugate treatment effectively reduced neurotoxic amyloid aggregate levels and rescued impairments to olfactory memory and object recognition in APP/PS1 transgenic AD model mice. Overall, this study provides a description of a targeted multimodal polyglutamate-based nanoconjugate with neuroprotective and neurotrophic potential for AD treatment. Copyrigh

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

Optimización en la extracción de datos mediante procesamiento de lenguaje natural en terapias de adicción a cocaína

En la lucha contra la drogodependencia en terapias de adicción a la cocaína existe una alta tasa de abandono. El éxito del tratamiento está fuertemente ligado a la adherencia al mismo y el abandono es un grave problema para los sistemas sanitarios, debido principalmente a que implica un gran consumo de recursos especializados, que son costosos y con largas listas de espera, y a la reincidencia de los pacientes que no reciben el alta terapéutica. Por otra parte, analizar la información disponible en este tipo de recursos sanitarios no es tarea fácil, debido a que se suele encontrar en informes o documentos de texto libre. El objetivo de este trabajo es mejorar y optimizar un módulo de extracción automática de datos que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), desarrollado en iteraciones previas, con el fin de extraer la información procedente de los informes de derivación de los pacientes. En la optimización del módulo se han utilizado 108 informes de derivación, de los cuales se extraen hasta 124 variables por informe y 20 informes en la validación del mismo, comparándose la extracción del módulo automático con la extracción manual, y obteniendo como resultado un porcentaje de discrepancia del 4,76%, inferior al 6,21% obtenido con la versión anterior. El modelo agiliza la obtención de los datos, empleando 1 segundo/informe extraído de forma automática frente a los 30 minutos/informe extraído manualmente. Esto permite concluir que el módulo desarrollado es útil para la extracción automática de información en el contexto bajo estudio