El uso de técnicas de machine learning o inteligencia artificial está cada vez más extendido en el ámbito sanitario. En particular, el aprendizaje reforzado (reinforcement learning, RL) puede ser empleado para el control automático de glucosa en sangre para pacientes diabéticos (T1D), lo que se conoce como páncreas artificial. Para ello, es necesario un entorno de simulación que permita entrenar a diferentes agentes RL. Aunque existe un simulador libre del sistema glucoregulatorio, denominado simglucose, éste presenta ciertas limitaciones. Existe otro simulador de libre uso del sistema glucoregulatorio con características más avanzadas, T1D VPP, pero está implementado en MatLab, lo que limita su uso con los algoritmos de RL más avanzados. El objetivo de este proyecto es reimplementar en Python el simulador T1D VPP, de manera que la aplicación queda disponible para utilizarse con la interfaz estándar de entornos de aprendizaje reforzado disponibles en este lenguaje, como (gym) y probar distintos agentes RL para el control de glucosa en sangre.

Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación

Universidad Politécnica de Cartagena