In Silico: desenvolvimento de um pâncreas artificial para diabéticos tipo 1 com lógica difusa e aprendizado profundo

Abstract

A Diabetes Mellitus tipo 1 é uma doença de origem autoimune que destrói as células beta pancreáticas produtoras de insulina. Dessa forma, torna-se essencial a reposição exógena do hormônio de maneira vitalícia. Todavia, esse é um processo bastante complexo, que pode levar o paciente a desenvolver ansiedade ou depressão, devido à variedade de estratégias disponíveis para o controle da doença. Nesse cenário, surgem os sistemas de malha fechada, que mimetizam a função do pâncreas humano. Para que esses sistemas funcionem adequadamente, faz-se necessário escolher uma estratégia eficaz para a operação do controlador. Dentre essas estratégias, destacam-se a lógica difusa e a Inteligência Artificial.A lógica difusa permite lidar com a incerteza e a imprecisão dos dados fisiológicos, possibilitando decisões mais flexíveis. Já a Inteligência Artificial, através de uma Rede Neural, oferece a capacidade de aprendizado e adaptação a diferentes perfis de pacientes, o que potencializa a personalização do tratamento. Com isso, por meio do desenvolvimento de provas de conceito (PoCs), este trabalho busca validar sua proposta, desenvolvendo um sistema que mimetize o funcionamento de um pâncreas humano utilizando lógica difusa e inteligência artificial. O resultado almejado por esta pesquisa, e já alcançado em vários aspectos conforme análise de resultados exposta nessa monografia, é estabilizar a glicose de um paciente, in silico, de modo que as métricas clínicas e computacionais sejam devidamente atingidas.