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simPancreas, mi proyecto de páncreas artificial.

Este proyecto, es el resultado de aproximadamente 2 años de búsqueda comenzando en el 2013 y un año de desarrollo continuo en un proceso que se ha caracterizado por el aprendizaje de esta condición de la que me creía un experto.

Este proyecto, es el resultado de aproximadamente 2 años de búsqueda comenzando en el 2013 y un año de desarrollo continuo en un proceso que se ha caracterizado por el aprendizaje de esta condición de la que me creía un experto.

Mi proyecto comenzó como un sistema de alarmas para despertarme de noche en caso de no poder escuchar la alarma de mi sensor continuo de glucosa.

Mi sueño es super pesado y generalmente duermo bajo cobertores. En ocasiones, era imposible despertar para atender alguna alarma de mi sistema de monitoreo de glucosa.

Antes de continuar leyendo, tienes que entender un poco mas acerca de este padecimiento. Si no sabes nada y quieres entender mejor la importancia de este proyecto, por favor lee aquí.

Si ya sabes de Diabetes Tipo I, la pregunta mas importante de este padecimiento es:

¿Cómo logras mantener el control de la glucosa todo el tiempo?

La única manera de lograr estar dentro de rangos normales de glucosa cuando padeces Diabetes Tipo I es:

Midiendo y calculando todo lo que haces en el día para saber cuanta insulina requieres ( lo que hacía el páncreas antes de manera automática ).

Antes de mi páncreas artificial, en promedio al día, tenía que hacer mas de 100 cálculos mentales para intentar estar dentro de rango de glucosa.

Entre menos cálculos mentales hacía, mas variación había en mi gráfica de glucosa a lo largo del día.

Pues bueno, haces cálculos y listo no? Con entrenamiento lo dominas. Si, pero que pasa cuando estas en una reunión de trabajo? Cuando estas en el aeropuerto pasando por seguridad? Cuando estas dormido? Cuando estas en medio de algo de lo que no te puedes distraer? Jugando Playstation 😀 ?

Existen dispositivos que se han ido desarrollando al paso de los años que han apoyado a que este proceso sea mas sencillo. Los dos mas importantes para mi son:

La micro-infusora de insulina.

Minimed_3_4front

Este dispositivo, que parece un radio-beeper de los 90’s, administra insulina de manera pre-programada durante el día acorde a las necesidades de tu cuerpo con un patrón de infusión llamado “Perfil Basal”.

Las decisiones de rangos de insulina a suministrar cada hora que conforman este perfil basal, se revisan a detalle con un especialista quien da seguimiento a diversas mediciones de glucosa y otros indicadores como el peso del cuerpo.

Tener una micro-infusora, elimina la necesidad de inyecciones, pero aún debes tener los mismos y/o mas cuidados que antes para asegurar que lo que hace la micro-infusora, que no tiene manera de saber si esta haciendo lo correcto o no, no va a lastimarte.

El medidor contínuo de glucosa ( CGM por sus siglas en Inglés ).

Medtronic-Enlite-CGM-Sensor

Este es mi favorito. Es básicamente un sensor que se inserta bajo la piel y mide la resistencia de una corriente eléctrica que se está pasando a través del sensor. Esta resistencia es interpretada para convertir el valor en una medición de glucosa.

Las mediciones salen cada 5 minutos y puedes observar tendencias y estar pendiente de lo que sucede con tu glucosa para modificar y optimizar el tratamiento casi en tiempo real.

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Una gran ventaja es que cuenta con alarmas para darte cuenta cuando estas muy bajo o muy alto o subiendo muy rápido o bajando muy rápido. Estas alarmas, te ayudan a optimizar tu tratamiento en tiempo real.

Una desventaja: Tiene un retraso de aproximadamente 15 minutos en la información que recibes. Entonces, si tus mediciones van mas o menos así: 115, 110, 105, significa que en la realidad, probablemente andes alrededor de 90.

Para mi, lo mas importante del medidor continuo ha sido el poder tomar mayores riesgos en cuanto al nivel de glucosa que puedo tener. Antes de utilizar estos dispositivos, mi glucosa estaba en promedio alrededor de 120 mg/dl pero con muchas altas y bajas ( mucha desviación estándar ).

Cerrando el Ciclo

Al investigar en línea, me encontré con el increíble trabajo de Benjamin West ( www.github.com/bewest ) quien comenzó a trabajar en un proyecto de ingeniería inversa a dispositivos de tratamiento de Diabetes con el objetivo de regresarles confiabilidad y fidelidad a los mismos.

Como pacientes, debemos ser capaces de saber que están haciendo estos dispositivos y la manera en la que toman decisiones por nosotros.

Benjamin, a quien le estoy enormemente agradecido, decidió hacer todo su trabajo fuente abierta ( open-source ).

Utilizando las herramientas que Ben desarrolló, saqué mi propia librería de fuente abierta ( http://github.com/bustavo/carelink_notificator ) para utilizar una micro-computadora Raspberry Pi y extraer las mediciones de glucosa de mi sensor continuo y enviarlas al celular con alarmas en caso de ser necesario alertándome a mi y a mis seres queridos de lo que fuera que estuviera sucediendo conmigo.

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Con esto, me di cuenta que podía continuar manipulando la información obtenida del sensor. Ya podía extraerla y estaba mandándola por internet.

Aún quedaba un gran problema:

La información disponible, por si sola, no resuelve la variación en los niveles de glucosa. Tienes que actuar sobre ellas. A tiempo. De manera correcta.

Para este momento del tiempo, mi actitud en este proyecto, ya era mas o menos así:

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No fui el primero en lograr cerrar el ciclo. Dana M. Lewis y su ahora esposo Scott Leibrand, quienes comenzaron con un proyecto muy similar al mío para poder tener mejor calidad en sus alarmas, desarrollaron una aplicación que manipula el perfil basal de su micro-infusora.

Su proyecto, conocido ahora como OpenAPS ( openaps.org ), trabaja manipulando el perfil basal de la micro-infusora, y siempre han hecho énfasis en que el proyecto no es del tipo: “configura y déjalo correr” por razones de seguridad, con las que estoy de acuerdo.

Siendo la persona mas terca del mundo, decidí buscar mi propio sistema “configura y déjalo correr.” al que terminé llamando simPancreas.

Cada paso en este proceso ha sido mas o menos así:

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Aun tengo que indicarle cuando consumo carbohidratos, en qué cantidad y un aproximado de tiempo de absorción ( relacionado al índice glicémico ) pero el resto del tiempo si he logrado que sea “configura y déjalo correr.”

Sigo trabajando a diario en la optimización del sistema, pero este ha sido el proceso por el que tuve que atravesar para llegar a mi solución actual:

A continuación la descripción de cada paso:

Controlador de Lógica Difusa.

Fue mi primer aproximación para atacar el problema del número de cálculos mentales que debemos hacer.

Un controlador de lógica difusa, toma 2 valores con una referencia entre sí y es posible determinar un valor intermedio entre ellos.

Generalmente damos valores de referencia a las cosas como:
Alguien es alto de estatura
Alguien es bajo de estatura

¿Que pasa cuando decimos Alguien es muy alto? ¿Que tan alto es muy alto?

Para mi, en el día a día, podía observar mis valores de glucosa y acorde a su velocidad y nivel de glucosa actual, podía determinar una cantidad de insulina requerida en ese momento para regresar a un valor “normal.”

Esto mismo hacía el controlador, sin embargo, por alguna razón que no comprendía en ese momento, siempre me pasaba de insulina, terminando mas bajo de lo deseado.

Controlador Predictivo con Insulina Activa

Esta fue mi segunda iteración del proyecto. Aquí decidí tirar el tema de Lógica Difusa y me fui por un camino de mayor lógica:

Si observo mi historial de glucosas, puedo determinar un valor en el futuro ( predicción ) y acorde a esa predicción puedo tomar decisiones de insulina y acorde a esta decisión de insulina puedo saber si en las siguiente 3 horas de la duración de la misma, será suficiente o no.

Esta iteración fue muy exitosa en su implementación, pero aún no era suficiente. Cuando dejaba al sistema correr por sí mismo e ingería alimentos, mis sensibilidades cambiaban y las decisiones de insulina eran básicamente incorrectas. En el corto plazo necesitaba mas insulina y en el mediano plazo ( 2 horas ) terminaba siendo demasiada.

Tenía que avisarle al sistema cuando tenía comida en mi cuerpo y cuando no.

Controlador Predictivo con Insulina Activa + Carbohidratos Activos

El sistema funciona de la siguiente manera, con los siguientes pasos:

1. Estudia el pasado de glucosas, para predecir el futuro de las mismas. Estas predicciones son de 20 minutos al futuro, por ahora.

2. Considera la insulina suministrada en el pasado y que aún se encuentra activa para determinar cuanto seguirá disminuyendo la glucosa en el tiempo que le queda activa. Para mí, la insulina tiene una duración/efecto de 3 horas. Tengo que vivir con las decisiones de insulina que hago ahora por las siguientes 3 horas.

3. En caso de haber alimentos, considera el efecto que estos tendrán en la glucosa conforme se van absorbiendo durante el tiempo de absorción indicado ( Aún hay que ser experto contando carbohidratos! ).

4. Con esta glucosa resultante, encuentra la cantidad de insulina requerida para terminar de regreso en el nivel de glucosa deseado. En caso de ser excesivo, el suministro se detiene hasta llegar al nivel correcto de nuevo.

5. Lo que sea que el sistema haga, se envía a través de Pushover ( http://pushover.net ) a mi teléfono celular y al de mis familiares.

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El algoritmo, considera la dinámica que ocurre en las sensibilidades a la insulina que es algo que JAMAS nos enseñan a considerar ya que, pues, es dinámico y es complicado de obtener cuando no tienes los datos requeridos.

El sistema corre de manera autónoma 24/7 y se actualiza cada 5 minutos. Todo el sistema de ingreso de carbohidratos y monitoreo de historiales es controlado desde mi teléfono móvil con la siguiente interfase:

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¿Cuáles han sido los resultados?

1. No he utilizado los botones de mi bomba de insulina 1 sola vez aparte de para ingresar calibraciones de glucosa y para cambiar la batería.

2. Esta ha sido mi gráfica de glucosas durante el último mes ( promedio en 120 mg/dl ):

Screen Shot 2015-12-12 at 10.17.46 PM

3. Esta ha sido la gráfica de distribución de glucosas en el último mes:

distribucion

He disminuido considerablemente la desviación estándar de mi glucosa.

He logrado tener mediciones abajo de 80 mg/dl en menos del 6% del tiempo.

He logrado tener mediciones arriba de 160 en menos del 18% del tiempo.

He logrado estar en un rango entre 80 mg/dl y 160 mg/dl en un 75% del tiempo.

¿Qué busco con esta publicación?

1. Que cuando vean esa protuberancia colgando en mi costado, sepan que es lo que llevo ahi… es lo que temporalmente me permite poner mas atención a lo que me rodea, tomando por mi las decisiones que me quitan tanto tiempo y generan consecuencias no deseadas.

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Lo que hay en la protuberancia:

Screen Shot 2015-12-12 at 10.16.13 PM

Ya estoy trabajando en hacerlo que quepa en la bolsa de mi pantalón.

2. Que mas desarrolladores y personas con conocimientos en software & electrónica de fuente abierta se interesen en este tipo de iniciativas.

Hay personas de todo el mundo trabajando en proyectos y herramientas que pueden integrarse en una solución como simPancreas / OpenAPS:

Nightscout
http://nightscoutfoundation.org

Uno de los grupos que lo comenzó todo. Ellos se enfocan en desarrollar herramientas para hacer que los pacientes con Diabetes Tipo I y sus familiares, tengan acceso a los datos de glucosa en tiempo real.

Decoding Carelink
http://github.com/bewest/decoding-carelink

Herramientas que ayudaron a hacer la interfase entre el monitor de glucosa y la micro-infusora para la generación de las soluciones existentes en la actualidad.

OpenAPS
http://openaps.org/

Sistema de Páncreas Artificial de Fuente Abierta. Si tienes conocimientos técnicos en algunas de las cosas que mencioné aquí, creo que es el mejor lugar al que te puedes acercara para comenzar con tu propia solución.

Finalmente, me encantaría continuar mis contribuciones a los avances en las tecnologías para tratar estos padecimientos que, si no lo han notado, no han avanzado en 15 años lo que pocas personas atrevidas hemos podido avanzar en 1 año. En nuestras casas. En nuestro tiempo libre. Con componentes baratos y software de fuente abierta.

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