Fórum de Sistemas de Controle - Pâncreas Artificial

Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro de Tecnologia Programa de PósGraduação em Engenharia Mecatrônica Controle Inteligente para um Pâncreas Artificial utilizando Redes Neurais Artificiais João Lucas Correia Barbosa de Farias Natal RN 23 de julho de 2021 Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro de Tecnologia Programa de PósGraduação em Engenharia Mecatrônica Controle Inteligente para um Pâncreas Artificial utilizando Redes Neurais Artificiais João Lucas Correia Barbosa de Farias Dissertação apresentada ao Programa de PósGraduação em Engenharia Mecatrônica da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como parte dos requisitos necessários para a obtenção do título de Mestre em En genharia Mecatrônica Natal RN 23 de julho de 2021 ii Farias João Lucas Correia Barbosa de Controle inteligente para um pâncreas artificial utilizando redes neurais artificiais João Lucas Correia Barbosa de Farias 2021 86f il Dissertação Mestrado Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro de Tecnologia Programa de PósGraduação em Engenharia Mecatrônica Natal 2021 Orientador Dr Wallace Moreira Bessa 1 Pâncreas Artificial Dissertação 2 Diabetes Mellitus Tipo 1 Dissertação 3 Controle Inteligente Não Linear Dissertação 4 Redes Neurais Artificiais Dissertação 5 Linearização por Realimentação Dissertação I Bessa Wallace Moreira II Título RNUFBCZM CDU 00403226 Universidade Federal do Rio Grande do Norte UFRN Sistema de Bibliotecas SISBI Catalogação de Publicação na Fonte UFRN Biblioteca Central Zila Mamede Elaborado por Raimundo Muniz de Oiveira CRB15429 Este trabalho é dedicado à vida e memória de João Batista de Farias Filho e a todas as outras vítimas evitáveis da pandemia da COVID19 iii Agradecimentos Agradeço primeiramente à minha mãe Katia e ao meu pai João Gutemberg por serem minhas principais fontes de inspiração os exemplos de vida nos quais eu procuro me espelhar Agradeço também ao meu irmão Guto pelas incontavéis e inestimáveis ajudas e pela paciência por diaramente parar de realizar suas tarefas para me auxiliar em meus estudos Agradeço aos demais familiares pela constante afirmação e demonstração de amor e carinho pela capacidade de união nos momentos mais difíceis e por me ensinarem que juntos superamos até mesmo as maiores das dores Agradeço à minha namorada Kathleen pelo companheirismo amor e paciência durante essa jornada Agradeço à Maria de Santana por possibilitar que minha família vivesse em um ambiente pacífico e harmonioso durante todo o tempo em que me dediquei a escrever este trabalho Agradeço aos meus amigos e amigas que mesmo com as dificuldades impostas pela pandemia que atualmente assola o mundo se fizeram presentes na minha vida mesmo que não fisicamente Agradeço ao meu orientador Professor Wallace Moreira Bessa por reconhecer em mim o desejo de escrever um trabalho que transcendesse as barreiras e portões da Universidade e que pudesse trazer um retorno concreto para a comunidade e assim me incentivar a fazer ciência para e pelo bem comum Agradeço por fim a todos aqueles e aquelas que seguem incessantemente em luta por dias melhores e por um mundo onde sejamos socialmente iguais humanamente diferentes e totalmente livres iv Estudar não é gasto é investimento Aliás é o melhor o mais barato e o mais duradouro investimento Quando você forma alguém é para sempre O Brasil vai poder deixar de ser apenas exportador de minério de ferro de soja e vai virar exportador de conhecimento Luiz Inácio Lula da Silva v Resumo O Diabetes Mellitus Tipo 1 é uma doença de acomete milhões de pessoas no mundo Recentemente graças ao incrível avanço no campo dos dispositivos embarcados têm surgido propostas de dispositivos que injetam insulina por via subcutânea no intuito de regular automaticamente a concentração de glicose no sangue do paciente diabético Deste modo este Pâncreas Artificial poderia proporcionar aos pacientes uma vida com mais qualidade autonomia e conforto Este trabalho visa projetar um controlador não linear inteligente com compensador por redes neurais artificias do tipo função de base radial RBF Radial Basis Function para um pâncreas artificial O modelo IVP Identifiable Virtual Patient de regulação glicêmica é utilizado para simular a dinâmica do paciente virtual Os pacientes virtuais e as refeições são geradas de forma aletaória de acordo com distribuições normais e os parâmetros dos pacientes são variados de forma senoidal ao longo da simulação A abordagem de controle proposta não tem conhecimento da dinâmica do sistema e não é avisada quando o paciente realiza uma refeição O primeiro controlador analisado foi baseado na técnica de linearização por realimentação com compensador por rede neural RBF e algoritmo de projeção e o segundo foi baseado no controle por modos deslizantes com compensador por rede neural RBF Na primeira parte dos testes foram simulados 200 pacientes virtuais com duração de 7 dias e com 3 refeições por dia Os controladores obtiveram desempenhos equivalentes com o pior cenário registrando média glicêmica de 11597 mgdL e 9714 de tempo em regime normoglicêmico Na segunda parte foi simulado 1 paciente virtual por um período de 63 dias com 3 refeições diárias visando analisar o comportamento dos controladores a longo prazo No pior cenário as simulações registraram glicemia média de 11920 mgdL e 9367 de tempo em normoglicemia Nesse caso a técnica de linearização por realimentação apresentou um melhor desempenho sugerindo que a longo prazo o algoritmo de projeção proporciona maior estabilidade à atualização do vetor de pesos da rede neural Os resultados indicam que devido a capacidade de aprendizagem contínua e adaptação às mudanças do sistema o controle inteligente proposto se mostrou apto para lidar com o problema de regulação glicêmica em pacientes com diabetes mellitus tipo 1 de forma eficaz Palavraschave pâncreas artificial controle não linear linearização por realimentação modos deslizantes controle inteligente redes neurais função de base radial vi Abstract Type 1 Diabetes Mellitus is a disease that affects millions of people around the world Recently the incredible progress of embedded devices has given rise to proposals of devices that pump insulin subcutaneously with the purpose of automatically regulating blood glucose level in diabetic patients This way the Artificial Pancreas could provide a better quality of life with more autonomy and comfort to the patients The goal of this work is to design a nonlinear intelligent controller with a radial basis function RBF artificial neural network as an uncertainty estimator for an artificial pancreas The IVP Identifiable Virtual Patient model for blood glucose regulation is used to simulate the dynamics of the virtual patient The virtual patients and meals are randomly generated following normal distributions and the parameters of the patients vary in a sinusoidal way over the course of the simulation The proposed control approach neither has knowledge of the system dynamics nor is alerted when a patient has a meal The first controller analyzed was based on the feedback linearization FBL technique with a RBF estimator and a projection algorithm and the second one was based on sliding modes control with a RBF estimator On the first part of the tests 200 virtual patients underwent a 7day 3meal per day simulation The controllers had equivalent performances with worst case scenario resulting in 11597 mgdL mean blood glucose and 9714 of the time in normoglycemic regime On the second part 1 patient underwent a 63day 3meal per day simulation with the goal of analyzing the longterm behavior of the controllers In the worst case scenario the simulations resulted in 11920 mgdL mean blood glucose and 9367 of the time in normoglycemia On this part FBL technique showed better perfomance suggesting that in the long run the projection algorithm provides greater stability in the update of the neural network weight vector The results indicate that due to its continuous learning and adaptation abilities the proposed intelligent controller has proven to be fit for the problem of efficient blood glucose regulation in patients with type 1 diabetes mellitus Keywords artificial pancreas nonlinear control feedback linearization sliding modes intelligent control neural networks radial basis functions vii Lista de ilustrações Figura 11 Desenho esquemático da regulação da concentração de glicose no sangue 4 Figura 12 Interfaces de exibição de dados de CGM 9 Figura 13 Atraso entre glicemia capilar e intersticial 9 Figura 14 Bombas de insulina OmniPod e AccuCheck Solo 10 Figura 15 Sistema de pâncreas artificial MiniMed 670G 11 Figura 16 Imagem ilustrativa do design de um pâncreas artificial atual 12 Figura 31 Retrato de fase do erro de rastreamento para sistema de segunda ordem 36 Figura 41 Desenho esquemático da estrutura RBF 39 Figura 42 Diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada com linearização por realimentação 42 Figura 43 Diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada com modos deslizantes 43 Figura 51 Exemplo de variação dos parâmetros do modelo IVP ao longo da simulação 45 Figura 52 Disposição das funções de base radial em relação ao erro de rastreamento 48 Figura 53 Variação da glicemia em função do tempo para o paciente 141 FBL 54 Figura 54 Quantidade de carboidrato ingerido em cada refeição para o paciente 141 FBL 54 Figura 55 Sinal de controle em função do tempo para o paciente 141 FBL 55 Figura 56 Variação da glicemia em função do tempo para o paciente 132 SMC 55 Figura 57 Quantidade de carboidrato ingerido em cada refeição para o paciente 132 SMC 56 Figura 58 Sinal de controle em função do tempo para o paciente 132 SMC 57 Figura 59 Perfil glicêmico para o controlador FBLRBF 58 Figura 510Perfil de infusão de insulina para o controlador FBLRBF 60 Figura 511Perfil glicêmico para o controlador SMCRBF 62 Figura 512Perfil de infusão de insulina para o controlador SMCRBF 63 viii Lista de tabelas Tabela 11 Critérios diagnósticos para DM recomendados pela ADA e pela SBD 5 Tabela 12 Metas glicêmicas para pacientes com e sem DM1 em diferentes momentos do dia 8 Tabela 13 Metas de avaliação de tempo no alvo para adultos com diabetes tipos 1 e 2 8 Tabela 51 Médias e desvios padrão das distribuições normais utilizadas para gerar os parâmetros dos pacientes virtuais do modelo IVP 44 Tabela 52 Amplitudes e períodos utilizados para variar os parâmetros dos pacientes virtuais do modelo IVP 46 Tabela 53 Médias e desvios padrão para as quantidades de carboidatro e horários das refeições 47 Tabela 54 Centros e larguras das funções de base radial 48 Tabela 55 Médias de glicemia desvio padrão coeficiente de variação e insulina injetada por dia para os 200 pacientes FBL 49 Tabela 56 Tempo no alvo com valores de referência e quantidade de pacientes por regime FBL 50 Tabela 57 Maiores e menores valores de glicemia média desvio padrão coeficiente de variação e picos glicêmicos entre os 200 pacientes FBL 50 Tabela 58 Médias de glicemia desvio padrão coeficiente de variação e insulina injetada por dia para os 200 pacientes SMC 51 Tabela 59 Tempo no alvo com valores de referência e quantidade de pacientes por regime SMC 52 Tabela 510Maiores e menores valores de glicemia média desvio padrão coeficiente de variação e picos glicêmicos entre os 200 pacientes SMC 53 ix Lista de abreviaturas e siglas ADA American Diabetes Association ANN Artificial Neural Network CGM Continuous Glucose Monitoring DM1 Diabetes Mellitus Tipo 1 DM2 Diabetes Mellitus Tipo 2 DMG Diabetes Mellitus Gestacional EGP Endogenous Glucose Production FBL Feedback Linearization FDA Food and Drug Administration GPC Generalized Predictive Control IGT Impaired Glucose Tolerance IVGTT Intravenous GlucoseTolerance Test IVP Identifiable Virtual Patient MAAP Multivariable Adaptive Artificial Pancreas MPC Model Predictive Control PID ProportionalIntegralDerivative RBF Radius Basis Function RMS Root Mean Squared RNN Recurrent Neural Network SBD Sociedade Brasileira de Diabetes SMC Sliding Modes Control T1DM Type 1 Diabetes Mellitus T2DM Type 2 Diabetes Mellitus T1DMS Type 1 Diabetes Metabolic Simulator x Lista de símbolos AG Biodisponibilidade de carboidrato 1 DG Quantidade de carboidrato digerido mmolL1 EGP0 Produção endógena de glicose EGP extrapolada à concentração zero de insulina mmolkg1min1 F c 01 Fluxo total de glicose não dependente de insulina mmolkg1min1 FR Liberação renal de insulina mmolkg1min1 G Concentração de glicose plasmática mmolL Gs Concentração de glicose intersticial medida pelo CGM mmolL I Concentração de insulina plasmática mUL Ib Concentração de insulina basal mUL Q1 Massa de glicose plasmática mmolkg Q2 Massa de glicose intersticial mmolkg S1 Massa de insulina no primeiro compartimento subcutâneo Ukg S2 Massa de insulina no segundo compartimento subcutâneo Ukg tmaxG Tempo para o pico da taxa de aparecimento de glicose no compartimento de glicose acessível min tmaxI Tempo para o pico da absorção da insulina injetada subcutaneamente min UG Taxa de absorção de glicose pelo intestino mmolmin uSC Taxa de injeção de insulina subcutânea Umin x Concentração de insulina no compartimento remoto min1 x1 Efeito remoto de insulina na distribuiçãotransporte de glicose min1 x2 Efeito remoto de insulina na disposição de glicose min1 x3 Efeito remoto de insulina na produção endógena de glicose min1 xi Sumário 1 INTRODUÇÃO 1 11 Estrutura do Trabalho 1 12 Diabetes Mellitus 2 121 Definição 2 122 Fisiologia do Pâncreas 3 123 Diagnóstico 5 124 Complicações e Impacto Global 5 125 Terapia 6 13 Pâncreas Artificial 12 131 Modelos da Dinâmica do Sistema Regulatório 13 132 Tipos de Controlador 16 14 Estratégias de Estimação e Compensação 21 141 Observadores de Estados NãoLineares 21 142 Estimação de Parâmetros e Compensação de Incertezas 22 2 MODELOS DE SISTEMA REGULATÓRIO DE GLICOSE 25 21 Modelo de Bergman Mínimo 25 22 Modelo Hovorka 25 23 Modelo IVP 28 3 CONTROLADORES NÃOLINEARES 31 31 Linearização por Realimentação 31 32 Modos Deslizantes 34 4 ESTRATÉGIAS DE COMPENSAÇÃO INTELIGENTE 38 41 Redes Neurais Artificiais 38 411 Função de Base Radial RBF 39 5 RESULTADOS 44 51 Geração de Pacientes Virtuais 44 52 Geração de Refeições 46 53 Controlador 47 54 Simulações 48 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS 64 xii REFERÊNCIAS 67 xiii 1 1 Introdução 11 Estrutura do Trabalho Esse trabalho foi estruturado de forma a apresentar de maneira clara tanto a problemática a qual se refere diabetes controle glicêmico e pâncreas artificial quanto a solução proposta para resolver a problemática isto é o controle não linear e inteligente de sistemas dinâmicos O primeiro capítulo apresenta a definição do diabetes mellitus suas classificações os diferentes diagnósticos suas complicações e impacto global para os sistemas de saúde e por fim as terapias existentes para tratar os pacientes Apresenta também a fisiologia do pâncreas e como cada hormônio atua na regulação da concentração de glicose no sangue Além disso aborda todo o contexto e história por trás das técnicas de controle glicêmico desde de sua motivação até sua aplicabilidade e suas variações introduzindo a base teórica que possibilita as discussões subsequentes Ele apresenta também o objetivo ao qual o trabalho visa O segundo capítulo trata da descrição matemática dos principais modelos da dinâmica do sistema regulatório de glicose utilizados nos projetos de controladores para pâncreas artificiais e apresentados no primeiro capítulo O terceiro capítulo mostra duas técnicas de controle não linear já difundidas na literatura e que são utilizadas no trabalho o Método de Linearização por Realimentação e o Controle por Modos Deslizantes mostrando em que caso elas conseguem garantir a estabilidade do sistema em malha fechada O quarto capítulo apresenta a estratégia de compensação inteligente que é usada no trabalho Redes Neurais Artificiais do tipo Função de Base Radial O quinto capítulo mostra os resultados obtidos no trabalho separados em duas partes apresentando a maneira com que são realizadas as simulações e discutindo seus pontos positivos e negativos através das métricas de desempenho analisadas Por fim o sexto capítulo resume o que foi feito no trabalho e os resultados obtidos e traz as considerações finais apresentando as possibilidades de melhoria para eventuais trabalhos futuros Capítulo 1 Introdução 2 12 Diabetes Mellitus 121 Definição De acordo com a Sociedade Brasileira de Diabetes SBD 2019 p 19 O diabetes mellitus DM consiste em um distúrbio metabólico caracterizado por hiperglicemia persistente decorrente de deficiência na produção de insulina ou na sua ação ou em ambos os mecanismos A hiperglicemia persistente concentração de glicose sanguínea acima do normal está associada a complicações crônicas macro e microvasculares redução de qualidade de vida aumento de morbidade e crescimento da taxa de mortalidade WHO 2016 Segundo a Organização Mundial de Saúde cerca de 442 milhões de adultos eram diabéticos em 2014 A doença causou diretamente 15 milhões de mortes em 2012 e além disso 22 milhões de pessoas morreram por apresentarem concentração de glicose acima do ideal devido ao risco de complicações cardiovasculares WHO 2016 Em 2019 foi estimado que 463 milhões de pessoas tinham diabetes e a projeção é que alcance 578 milhões até 2030 e 700 milhões até 2045 IDF 2019 A classificação do tipo de DM é baseada em sua etiologia sendo separada em DM Tipo 1 A e B DM Tipo 2 DM Gestacional e outros tipos de DM como descrito nas Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes Segundo a Sociedade Brasileira de Diabetes O diabetes mellitus tipo 1 DM1 é uma doença autoimune poligênica decorrente de destruição das células β pancreáticas ocasionando deficiência completa na produção de insulina SBD 2019 p 19 O diagnóstico é mais comum em crianças adolescentes e em alguns casos em adultos jovens afetando homens e mulheres na mesma proporção É estimado que mais de 88 mil brasileiros tenham DM1 e que o Brasil ocupe o terceiro lugar em prevalência frequência de casos existentes no mundo IDF 2017 Apesar de a prevalência de DM1 estar aumentando corresponde a apenas 5 a 10 de todos os casos de DM O tipo 1A da doença é categorizado como a deficiência de insulina por destruição autoimune das células β das ilhotas pancreáticas comprovada por exames laboratoriais que confirmam a existência de um ou mais anticorpos Já o tipo 1B é categorizado como a deficiência de insulina de natureza idiopática isto é é atribuída aos casos de DM1 nos quais os autoanticorpos não são detectáveis na circulação As recomendações terapêuticas são as mesmas do DM tipo 1A e não há evidências de riscos distintos para as complicações crônicas entre os subtipos O DM tipo 2 DM2 abrange cerca de 90 a 95 de todos os casos de diabetes É caracterizado pela deficiência relativa e progressiva da produção de insulina e resistência à insulina sem haver destruição autoimune das células β pancreáticas ADA 2020 Geralmente acomete indivíduos a partir da quarta década de vida embora tenha havido aumento na sua incidência em crianças e jovens em alguns países Excesso de peso provoca em determinado grau resistência à insulina sendo associado com pacientes com DM2 em Capítulo 1 Introdução 3 pelo menos 80 a 90 dos casos SBD 2019 O DM gestacional ou DMG é definido como uma intolerância a carboidratos de gravidade variável que se inicia durante a gestação sem ter previamente preenchido os critérios diagnósticos de DM A própria gestação consiste em condição diabetogênica já que a placenta produz hormônios e enzimas que degradam a insulina com consequente aumento compensatório em sua produção e na resistência à insulina podendo evoluir com disfunção das células β NEGRATO et al 2016 O DMG traz riscos tanto para a mãe quanto para o feto e neonato podendo ser transitório ou persistir após o parto caracterizandose como importante fator de risco independente para desenvolvimento futuro de DM2 SBD 2019 Por fim existem outras formas menos comuns de diabetes mellitus cuja apresenta ção clínica é bastante variada e depende da alteração de base que provocou o distúrbio do metabolismo glicídio Nessa categoria estão incluídos os defeitos genéticos que resultam na disfunção das células β pancreáticas as doenças do pâncreas exócrino os defeitos genéticos na ação da insulina entre outros É estimado que essas outras formas menos comuns representem de 1 a 2 de todos os casos de DM sendo inicialmente diagnosticados como DM1 ou DM2 na maioria das vezes SBD 2019 122 Fisiologia do Pâncreas A concentração de glicose no sangue glicemia em indivíduos saudáveis é mantida dentro de um intervalo relativamente estreito sendo regulada por hormônios que modulam o movimento da glicose para dentro e fora da circulação a insulina que diminui a glicemia e o glucagon epinefrina cortisol e hormônio do crescimento que agem como hormônios contrarreguladores aumentando a concentração de glicose no sangue BURTIS BRUNS 2016 A insulina é um hormônio produzido pelas células β das ilhotas de Langerhans no pâncreas tendo como principais órgãosalvo para diminuição da glicemia o fígado músculo esquelético e tecido adiposo Assim a diminuição da glicemia sanguínea depende da capacidade do pâncreas em secretar insulina e da capacidade da insulina de suprimir a produção endógena de glicose pelo fígado de estimular a captação de glicose no músculo e no tecido adiposo e de promover a conversão da glicose em gordura ou glicogênio para armazenamento O mecanismo de ação da insulina é realizado em parte por transportadores facilitarores de glicose localizados na superfícies de todas as células Após uma refeição por exemplo o pâncreas libera insulina estimulando a movimentação desses transportadores para a membrana plasmática e promovendo a absorção de glicose no tecido adiposo e no músculo esquelético O transporte de glicose no músculo esquelético é um dos mecanismos prejudicados em indivíduos com DM2 mas seu defeito ainda não é estabelecido BURTIS BRUNS 2016 Já em uma situação de baixa concentração de glicose no sangue a resposta inicial em poucos minutos é o aumento da produção de glicose heptáica Capítulo 1 Introdução 4 estimulado pelo glucagon e pela epinefrina Após cerca de 3 a 4 horas os outros hormônios contrarreguladores cortisol e hormônio do crescimento diminuem a utilização de glicose e aumentam sua mobilização O glucagon é um hormônio secretado pelas células α do pâncreas e o mais importante na ação de aumentar a glicemia sanguínea seguido da epinefrina que se torna crítica quando a concentração de glucagon é deficiente O principal órgãoalvo para o glucagon é o fígado onde ele estimula a produção de glicose por glicogenólise e gliconeogênese O glucagon também age no tecido adiposo aumentando a lipólise Sua secreção é regulada principalmente pela concentração de glicose no sangue isto é quanto maior a glicemia menor a secreção e quanto menor a glicemia maior a secreção A insulina também é responsável por alterar a liberação de glucagon inibindo sua secreção no pâncreas Para pacientes com DM com o tempo a resposta do glucagon à hipoglicemia é prejudicada aumentando o número de eventos hipoglicêmicos Além disso acreditase que o aumento da concentração de glucagon devido a deficiência de insulina pode contribuir para a cetose do diabetes e a hiperglicemia BURTIS BRUNS 2016 Por fim o hormônio chamado somatostatina também conhecido como hormônio inibidor do hormônio do crescimento que é encontrado nas células δ das ilhotas pancreá ticas inibe a secreção de insulina e glucagon no pâncreas ou seja modulando a relação entre os hormônios BURTIS BRUNS 2016 A ação desses hormônios na homeostase ou seja no equilíbrio da concentração de glicose sanguínea é melhor visualizada na Figura 11 na qual é indicado como cada hormônio influencia a atuação dos demais e também a regulação da glicemia Figura 11 Desenho esquemático da regulação da concentração de glicose no sangue O símbolo representa estimulação e o inibição Fonte Adaptado de Burtis e Bruns 2016 Capítulo 1 Introdução 5 123 Diagnóstico Existem alguns exames que auxiliam e definem as categorias de tolerância à glicose a glicemia em jejum o teste oral de tolerância à glicose TOTG e a hemoglobina glicada HbA1c SBD 2019 A glicemia em jejum é coletada em sangue periférico após jejum calórico de no mínimo 8 horas No TOTG coletase uma amostra de sangue em jejum para determinação da glicemia previamente à ingestão de 75 g de glicose dissolvida em água Passadas 2 horas da sobrecarga oral coletase outra amostra de sangue permitindo avaliação da glicemia após a sobrecarga que pode ser a única alteração detectável no início do diabetes Por fim a HbA1c é obtida através de exame laboratorial e reflete níveis glicêmicos dos últimos 3 a 4 meses É uma medida indireta da glicemia que sofre interferência de situações como anemias hemoglobinopatias e uremia A Tabela 11 resume os critérios para diagnóstico de DM baseado nos exames mencionados Tabela 11 Critérios diagnósticos para DM recomendados pela ADA e pela SBD Exame Normal Prédiabetes Diabetes Glicemia de jejum mgdL 100 100 a 125 126 Glicemia após 2h TOTG 75 g mgdL 140 140 a 199 200 Hemoglobina glicada 57 57 a 64 65 TOTG teste oral de tolerância à glicose Fonte SBD 2019 A prédiabetes é caracterizada como a condição na qual os valores glicêmicos estão acima dos valores de referência mas ainda abaixo dos valores diagnósticos de DM Essa condição além de conferir risco aumentado para desenvolvimento de DM também está associada a maiores riscos de doença cardiovascular e complicações crônicas ADA 2020 Em relação ao DMG para gestantes com diagnóstico de DM no primeiro trimestre de gestação devem ser consideradas tendo DM preexistente apresentando assim maior risco de malformações fetais e outras complicações gestacionais e neonatais Mulheres sem diagnóstico de DM mas com glicemia de jejum igual ou superior a 92 mgdL durante a gestação devem receber diagnóstico de DMG SBD 2019 124 Complicações e Impacto Global As complicações causadas pelo diabetes são normalmente categorizadas em dis túrbios microvasculares e macrovasculares Esses distúrbios resultam em retinopatia neuropatia nefropatia doença cerebrovascular doença coronariana e doença arterial peri férica SBD 2019 Além disso existe ainda relação entre o diabetes e doenças endêmicas como tuberculose melioidose e infecção pelo vírus da dengue aumentando a gravidade dessas doenças Também diversos medicamentos utilizados para tratar HIV podem desen Capítulo 1 Introdução 6 cadear o estabelecimento de diabetes Nesse sentido as complicações advindas do grande número de pacientes diabéticos no mundo têm impacto global e gera uma grande carga para a saúde pública Em 2019 a Federação Internacional de Diabetes IDF International Diabetes Federation estimou que 93 da população mundial entre 20 e 79 anos de idade vivia com diabetes IDF 2019 Devido a essa grande quantidade de pacientes diabéticos o DM e suas complicações constituem as principais causas de mortalidade precoce na maioria dos países sendo doenças cardiovasculares a principal causa de óbito aproximadamente metade dos óbitos por DM O diabetes é responsável por 107 da mortalidade mundial por todas as causas sendo maior do que a soma dos óbitos por todas as doenças infecciosas como HIV tuberculose e malária IDF 2017 Segundo a IDF 2019 os gastos mundiais com DM em 2019 foram estimados em 760 bilhões de dólares com projeção da ordem de 825 bilhões em 2030 e 845 bilhões em 2045 Para o Brasil que atualmente tem cerca de 168 milhões de diabéticos foi estimado que o gasto total devido ao diabetes em 2019 foi de 523 bilhões de dólares As estimativas brasileiras sobre despesas com o tratamento ambulatorial de indivíduos com diabetes no Sistema Único de Saúde SUS foram da ordem de 2108 dólares por indivíduo dos quais 633 1335 dólares são custos diretos BAHIA et al 2011 Além disso existem os custos intangíveis como perda de qualidade de vida ansiedade e dor que são difíceis de quantificar e apresentam grande impacto na vida de indivíduos com diabetes e de suas famílias Nessa perspectiva podese prever a carga que o diabetes representará nos próximos anos para os sistema de saúde de todos os países independente de seu desenvolvimento econômico Apesar disso a carga tende a ser maior nos países em desenvolvimento devido aos desafios no controle de doenças infecciosas que ainda enfrentam SBD 2019 Também como importante parcela dos óbitos é prematura elas ocorrem quando os indivíduos com diabetes ainda contribuem economicamente para a sociedade aumentando a carga do DM na economia dos países No que diz respeito a prevenção primária na atualidade para DM1 não existe base racional que se possa aplicar à população geral Já para o DM2 intervenções no estilo de vida com ênfase à prática regular de atividades físicas e alimentação saudável reduzem sua incidência e são importantes formas de prevenção 125 Terapia Para pacientes com DM2 além da orientação para mudanças no estilo de vida como educação em saúde alimentação e prática de atividades físicas regulares é comum a utilização de agentes antidiabéticos orais LERARIO et al 2010 A escolha desses medicamentos é baseada na falência progressiva das células β nos mecanismos de resistência à insulina e nas repercussões micro e macrovasculares que acompanham a história natural do Capítulo 1 Introdução 7 DM2 Para pacientes com DM1 historicamente o tratamento consistia de insulinoterapia alimentação e atividade física Com os avanços tecnológicos e terapêuticos a tendência é que o tratamento consista em insulinoterapia monitorização e educação incluindo alimentação e atividade física e a orientação para os pacientes e suas famílias DCCTEDIC 2014 O objetivo deste trabalho é desenvolver um controlador para regulação da concen tração de glicose sanguínea em pacientes com DM1 portanto é dado foco nos tratamentos através de insulinoterapia e monitorização de glicemia Primeiramente é necessário de terminar os parâmetros de avaliação do controle glicêmico e as metas glicêmicas para os diferentes momentos do dia para esses pacientes No arsenal disponível à avaliação do controle glicêmico estão a hemoglobina glicada HbA1c as glicemias capilares diárias que permitem o cálculo da glicemia média estimada o desviopadrão da média da glicemia que representa a variabilidade glicêmica e o tempo no alvo ou seja o tempo que o paciente passou no intervalo recomendado de glicemia SBD 2019 De acordo com a SBD a HbA1c é considerada o exame padrãoouro para avaliar o controle metabólico do indivíduo com DM1 já que a relação entre níveis aumentados e o risco de complicação microvascular foi consistentemente demonstrada A determinação da hemoglobina glicada permite estimar as concentrações glicêmicas dos últimos 3 a 4 meses já que a glicose sanguínea ligase à hemoglobina durante o período de vida da hemácia que tem essa duração A meta de controle de HbA1c para adultos com DM é que o valor seja inferior a 7 SBD 2019 A glicemia capilar é uma medida da concentração de glicose sanguínea do indivíduo sendo realizada por um aparelho denominado glicosímetro Para isso é inserido uma gota de sangue capilar na fita biossensora do dispositivo que através de uma reação eletroquímica mede e informa a glicemia do paciente Em indivíduos com DM1 a monitorização capilar diária traz grandes benefícios pois ajuda o paciente a correlacionar as amostras glicêmicas em tempo real com a ingestão de alimentos ou práticas de exercícios físicos diminuindo o risco de complicações agudas SBD 2019 A Tabela 12 mostra as metas glicêmicas para cada faixa etária para pacientes com e sem DM1 A HbA1c apesar de ser considerada o exame padrãoouro não considera a variabi lidade glicêmica VG do paciente Assim os pacientes podem apresentar diferentes valores de VG com maiores frequências de hipo e hiperglicemia e ter a mesma média glicêmica medida pela HbA1c Variabilidade glicêmica aumentada é um preditor de hipoglicemia e está associada à mortalidade na unidade de terapia intensiva SBD 2019 A VG é avaliada por dois parâmetros o desviopadrão DP e o coeficiente de variação CV O DP é calculado através das amostras de glicemia e seu valor deve ser idealmente inferior a 50 mgdL ou de no máximo um terço da média das glicemias O CV é obitdo através da divisão do desviopadrão pela média glicêmia Valores acima de 36 estão associados a maiores riscos de hipoglicemia e maior variabilidade glicêmica MONNIER et al 2017 Capítulo 1 Introdução 8 Tabela 12 Metas glicêmicas para pacientes com e sem DM1 em diferentes momentos do dia Momento Sem diabetes mgdL Crianças e adolescentes com DM1 mgdL Adultos com DM1 mgdL Jejum ou préprandial 65 a 100 70 a 145 70 a 130 Pósprandial 80 a 126 90 a 180 180 Ao deitar 80 a 100 120 a 180 Na madrugada 65 a 100 80 a 162 DM1 diabetes mellitus tipo 1 Segundo a Sociedade Internacional de Diabetes para Pedriatria e Adolescência ISPAD Segundo a Associação Americana de Diabetes ADA Fonte SBD 2019 Por fim o tempo no alvo TIR time in range representa a porcentagem de tempo em que as leituras de glicemia permaneceram dentro de um intervalo alvo sendo o intervalo entre 70 e 180 mgdL o recomendado SBD 2019 O estudo realizado por Beck et al 2019 demonstrou a associação entre o TIR acima de 70 a 180 mgdL e o desenvolvimento de microalbuminúria e desenvolvimento ou progressão de retinopatia validando o uso do TIR como uma ferramenta importante na avaliação do controle glicêmico A Tabela 13 mostra os alvos e a percontagem de tempo recomendado a ser passado em cada intervalo para adultos com DM1 e DM2 Tabela 13 Metas de avaliação de tempo no alvo para adultos com diabetes tipos 1 e 2 Tempo no alvo TIR Tempo abaixo do alvo TBR Tempo acima do alvo TAR Intervalo Tempo 70 180 mgdL 39 100 mmolL 70 Intervalo Tempo 70 mgdL 39 mmolL 4 54 mgdL 30 mmolL 1 Intervalo Tempo 180 mgdL 100 mmolL 25 250 mgdL 139 mmolL 5 TIR time in range TBR time below range TAR time above range Fonte Adaptado de Battelino et al 2019 Atualmente a tecnologia que possibilita a análise das medidas glicêmicas de forma a determinar a variabilidade glicêmica desviopadrão e coeficiente de variação e o tempo no alvo de um paciente em um período de tempo é o dispositivo de Monitoramento Contínuo de Glicose CGM Continuous Glucose Monitoring Um sensor localizado na via subcutânea do indivíduo realiza a medição da glicemia intersticial informando ao paciente o valor atualizado de glicemia a cada 5 minutos Dizse monitoramento contínuo pois apesar de ser feito a cada 5 minutos como a dinâmica do sistema é lenta o dispositivo consegue acompanhar naturalmente o aumento ou diminuição dos valores glicêmicos Por manter os pacientes sempre atualizados de suas concentrações de glicose esse dispositivo é Capítulo 1 Introdução 9 muito útil principalmente naqueles indivíduos que apresentam hipoglicemia assintomática SBD 2019 O CGM normalmente é composto de três partes i um sensor de glicose inserido na via subcutânea ii um transmissor conectado ao sensor com ou sem fio e iii um receptor que exibe os valores glicêmicos para o paciente Dispositivos comerciais de CGM de diferentes marcas podem ser visualizados na Figura 12 Figura 12 Interfaces de exibição de dados de CGM Fonte SBD 2019 A utilização do CGM traz conforto praticidade e segurança ao paciente com DM1 evitando ter que medir a glicemia capilar várias vezes ao dia Apesar disso é necessária a troca do sensor subcutâneo e do local de colocação frequentemente Também alguns deles requerem calibração frequente através da comparação com a medida de glicemia capilar SBD 2019 Essa calibração é necessária devido ao atraso e diferença entre as medidas de glicemia capilar e de glicemia intersticial representado na Figura 13 Mesmo com esse atraso nas medidas o estudo realizado por Aleppo et al 2017 confirmou que os dispositivos CGM podem substituir de forma eficaz e segura as glicemias capilares de rotina em adultos com DM1 e bom controle metabólico sem riscos de hipoglicemia grave Figura 13 Atraso entre glicemia capilar e intersticial Fonte SBD 2019 Presentemente a maneira mais eficiente de realizar o controle glicêmico em pacientes com DM1 através da insulinoterapia é utilizando bombas de infusão de insulina Essas Capítulo 1 Introdução 10 bombas são sistemas de infusão subcutânea contínua de insulina desenvolvidos na década de 1970 nos Estados Unidos A bomba de insulina é a ferramenta que melhor simula o padrão de secreção de insulina pela ilhota pancreática simulando o que ocorre no organismo de uma pessoa sem diabetes Ela injeta insulina continuamente com o objetivo de manter concentrações normais de glicose durante a noite e entre as refeições através da injeção basal e compensando o aumento da glicemia devido a alimentação através da injeção bolus Assim flexibilizando a administração de insulina e quando utilizada de forma correta reduzindo a variabilidade glicêmica Com esse sistema ao invés de receberem múltiplas doses de insulina de curta a longa duração os pacientes são injetados com análogos ultrarrápidos de insulina lispro asparte ou glulisina SBD 2019 Esses análogos ultrarrápidos levam entre 9 e 21 minutos para iniciar a ação 1 a 3 horas para o pico da ação e têm entre 3 e 5 horas de duração SBD 2014 As bombas de infusão de insulina atuais são compostas de um dispositivo para configuração das injeções e de um cateter pelo qual ocorre a injeção no tecido subcutâneo do paciente que tem um reservatório de insulina e comunicação sem fio com o dispositivo ou que tem conexão direta a um reservatório de insulina externo ao cateter A Figura 14 mostra duas bombas de insulina comerciais a OmniPod e a AccuCheck Solo Figura 14 Bombas de insulina OmniPod e AccuCheck Solo respectivamente Fonte Adaptado das páginas virtuais das empresas1 Os primeiros trabalhos focando no controle glicêmico em pacientes diabéticos utilizavam injeção de insulina intravenosa e medição da concentração de glicose plasmática de forma intravenosa e foram realizados por Albisser et al 1974 e Pfeiffer et al 1974 A vantagem de utilizar a via intravenosa é a resposta rápida A insulina que é injetada age de forma rápida no organismo quase sem atraso e a medição da glicose de forma intravenosa gera um resultado direto da concentração de glicose no sangue ao invés da medição subcutânea que é uma medição indireta e com atraso As desvantagens são a falta de praticidade e de conforto em injetar insulina e retirar sangue para medir a concentração 1 Disponíveis em httpswwwomnipodcomOmnipodsystem Acesso em 2 fev 2021 httpswwwrochediabetescaremecommesolomicropumparenhtml Acesso em 2 fev 2021 Capítulo 1 Introdução 11 da glicose sanguínea Além disso as injeções e medições eram feitas de forma discreta em um certo intervalo de tempo e não de forma contínua No fim da década de 1970 começaram os primeiros trabalhos utilizando a injeção de insulina através da via subcutânea PICKUP et al 1978 sendo bem menos invasiva e mais prática e confortável do que a intravenosa Porém a medição subcutânea tem um atraso em relação a intravenosa proveniente do tempo que o corpo leva para absover a insulina o que gera dificuldade em controlar a concentração de glicose de forma eficaz Somente nos anos 2000 MASTROTOTARO 2000 foi introduzido o monitoramento contínuo de glicose através do CGM Por ser de forma subcutânea ele possibilita a medição da glicemia de forma contínua e menos invasiva apesar de medir um valor não tão preciso quando comparado com o método intravenoso A utilização das bombas de insulinas requer que o paciente cheque sua glicemia capilar e utilize essa informação para tomar decisões sobre como a bomba deve agir para regular sua concentração de glicose O uso do CGM em conjunto com a bomba de insulina vem ganhando cada vez mais detaque sendo chamado de Pâncreas Artificial A Figura 15 mostra um exemplo de um dispositivo comercial desse tipo fabricado pela Medtronic Esse novo sistema utiliza as leituras do CGM para ajustar e liberar automaticamente a quantidade ideal de insulina a ser injetada sem a necessidade de intervenção do paciente a não ser para o cálculo da injeção bolus ou seja funcionando como um pâncreas de forma artificial O dispositivo realiza essa tarefa através de um algoritmo de controle que calcula em tempo real quanto de insulina deve ser injetado no paciente Dessa forma o pâncreas artificial tem como objetivo melhorar o controle glicêmico e consequentemente melhorar a qualidade de vida dos pacientes através da praticidade de seu uso e da redução dos riscos de hipoglicemia SBD 2019 Figura 15 Sistema de pâncreas artificial MiniMed 670G Fonte Página virtual da empresa2 2 Dísponível em httpswwwmedtroniccomusenhealthcareprofessionalsproductsdiabetesinsulin pumpsystemsminimed670ghtml Acesso em 2 fev 2021 Capítulo 1 Introdução 12 13 Pâncreas Artificial Atualmente os pâncreas artificias são compostos de 3 unidades o dispositivo de CGM a bomba de insulina e a unidade de processamento Todos têm conexão subcutânea com o corpo humano como pode ser observado na Figura 16 O sensor de CGM acoplado à pele envia a medição via Bluetooth para a unidade de processamento que fica junto à bomba de insulina ambos fixados na roupa do paciente Após o processamento um sinal de controle é enviado à bomba que injeta insulina na via subcutânea Esse é o sistema em malha fechada responsável por manter a concentração de glicose do sangue no intervalo desejado Os pâncreas artificiais têm grande dificuldade em lidar com as variações inter e intrapacientes seja nos parâmetros de modelo na absorção de carboidratos ou na prática de exercícios físicos HAIDAR 2016 BONDIA et al 2018 Cada pessoa tem uma resposta fisiológica um pouco diferente em relação a ação da insulina Essa diferença existe entre os pacientes e se aparesenta também no mesmo paciente ao longo do tempo Assim para que as simulações numéricas possam representar a realidade de maneira eficiente é necessário levar em conta essas variações na dinâmica do sistema Além disso no intuito de oferecer maior robustez e confiança alguns pâncreas artificiais utilizam injeção tanto de insulina quanto de glucagon para regular a concentração de glicose no sangue Esses são chamados de Pâncreas Artificiais de Duplo Hormônio ou BiHormonais e simulam de maneira mais similar a forma como o controle glicêmico é feito pelo organismo visto que as ações dos dois hormônios são complementares TREVITT et al 2016 Haidar 2016 apresenta resultados de experimentos utilizando duplo hormônio em testes com atividade física e ingestão de carboidratos apresentando resultado melhor do que na terapia com único hormônio Figura 16 Imagem ilustrativa do design de um pâncreas artificial atual Fonte Página virtual da GGM MED3 Como o sistema não consegue prever a ingestão de carboidratos por si só devido ao atraso em absorção inerente da fisiologia humana a bomba de insulina age de duas 3 Disponível em httpswwwggmmedcouk20181001artificalpancreas Acesso em 22 abr 2020 Capítulo 1 Introdução 13 formas injeção bolus e injeção basal A basal é uma injeção contínua fornecendo a insulina necessária entre refeições e durante a noite A bolus é um impulso de insulina injetado antes de refeições para possibilitar que o corpo processe a glicose absorvida HAIDAR 2016 sendo necessário que o paciente informe previamente ao dispositivo que vai se alimentar Objetivamente o pâncreas artificial deve regular a concentração de glicose no sangue a fim de manter a normoglicemia isto é manter a glicemia nos intervalos definidos nas Tabelas 12 e 13 e os valores de DP e CV abaixo dos limites definidos previamente Na prática o objetivo dos sistemas atuais é de aumentar o tempo em regime normoglicêmico sem aumentar o risco de eventos hipoglicêmicos que oferecem maior risco à curto prazo 131 Modelos da Dinâmica do Sistema Regulatório Os primeiros modelos do sistema regulatório da concentração de glicose no sangue começaram a partir do Teste Intravenoso de Tolerância à Glicose IVGTT Intravenous GlucoseTolerance Test Em Bergman et al 1979 foram realizados IVGTT em cachocorros saudáveis para estimar o parâmetro da sensibilidade à insulina Para isso foram comparados sete modelos matemáticos para identificar o que melhor simula a dinâmica da glicose e insulina e que apresenta coerência fisiológica O modelo não linear teve melhor desempenho e os parâmetros estimados com maior precisão O modelo mínimo da dinâmica da glicose e insulina conhecido como modelo de Bergman foi então apresentado O trabalho também investigou a importância de interpretar os parâmetros para que fizessem sentido fisiológico e assim pudessem definir a sensibilidade à insulina matematicamente e estimála utilizando o modelo desenvolvido e o IVGTT Em seguida Bergman et al 1981 realizaram testes clínicos IVGTT em 18 paci entes entre magros e obesos para medir a sensibilidade à insulina relacionada a tolerância à glicose O trabalho conseguiu determinar os valores médios dos parâmetros para cada paciente de acordo com o modelo mínimo Foram utilizados dois submodelos matemáticos para avaliar a dinâmica da glicose e da insulina modelo mínimo respectivamente O estudo mostrou a capacidade do modelo de Bergman em determinar a etiologia causa da Tolerância Diminuída à Glicose IGT do inglês Impaired Glucose Tolerance A causa da baixa tolerância a glicose foi inteiramente diferente em pacientes magros e obesos Para magros estava relacionado com insuficiência pancreática com sensibilidade à insulina normal Para obesos estava relacionado com a resistência à insulina O primeiro modelo a incluir a dinâmica do glucagon em suas equações foi apre sentado em Sorensen 1985 O modelo de Sorensen tem fisiologia complexa dividindo o corpo em seis compartimentos fisiológicos 1 o cérebro representando o sistema nervoso central 2 o coração e o pulmão 3 a periferia que inclui os tecidos esquelético musculoso e adiposo 4 o intestino 5 o fígado e 6 os rins Ele conta com um grande número de parâmetros 44 e leva em conta o subsistema de secreção de insulina pelo corpo ou seja Capítulo 1 Introdução 14 engloba pacientes com DM2 e com DM1 sendo preciso desconsiderar o subsistema de secreção O modelo mínimo por apresentar somente a dinâmica da ação da insulina e o metabolismo da glicose é limitado em sua utilização para projeto de controladores convencionais de concentração de glicose no sangue Nesse sentido Hovorka et al 2002 realizaram testes clínicos IVGTT em seis homens magros e saudáveis para particionar o efeito da insulina na distribuiçãotransporte disposição e Produção Endógena de Glicose EGP Endogenous Glucose Production utilizando a metodologia de diluição de marcador duplo Assim foi desenvolvido um novo modelo Hovorka mais completo contando com os diferentes efeitos da insulina na diminuição da glicose sendo a influência na EGP responsável por cerca de 50 enquanto as outras duas contabilizaram cerca de 25 cada O modelo de Hovorka conta com 3 submodelos farmacocinética subcutânea da insulina contando com o atraso devido ao tempo que o corpo leva para absover a insulina a dinâmica da ação da insulina particionada em distribuiçãotransporte disposição e EGP como dito anteriormente e a dinâmica do metabolismo da glicose no plasma Em Hovorka et al 2004 o modelo foi utilizado no projeto do controlador da concentração de glicose sanguínea em 10 pacientes com DM1 apresentando resultado satisfatório em manter a normoglicemia nos pacientes Alguns modelos derivados do modelo mínimo foram desenvolvidos com intuito de testar efetividade para projetos de controladores como em Fabietti et al 2006 no qual os parâmetros do modelo foram estimados utilizando dados experimentais e o erro de raiz do valor quadrático médio RMS Root Mean Squared entre glicose simulada e experimental foi usado para avaliar a eficácia do sistema apresentando representação adequada de pacientes diabéticos Ademais Kanderian et al 2012 apresentaram o modelo de Paciente Virtual Identificável IVP Identifiable Virtual Patient como possibilidade de conseguir reproduzir resultados de análise clínica em pacientes que não aqueles utilizados para desenvolver o modelo Uma vez que uma população de pacientes virtuais é identificada ela pode ser usada para realizar análises em malha fechada com resultado estatisticamente similar aqueles obtidos em estudos clínicos O modelo de IVP utiliza as equações do modelo Bergman em combinação com um submodelo de absorção de carboidratos similar ao Hovorka e com submodelo da farmacocinética subcutânea da insulina O momento mais crítico da regulação da concentração de glicose no sangue é período pósprandial logo após uma refeição Isso ocorre por que o corpo começa a absover os carboidratos e a glicemia aumenta podendo causar hiperglicemia caso não haja injeção de insulina suficiente ou hipoglicemia caso seja administrado insulina além do necessário Nesse sentido Dalla Man et al 2007 desenvolveram um modelo para descrever melhor a fisiologia humana pósprandial com submodelos da dinâmica da insulina e da glicose Foram utilizados dados de 204 pacientes saudáveis para simular um dia típico com Capítulo 1 Introdução 15 3 refeições Posteriormente o modelo Dalla Man se desenvolveu para tornarse o modelo UVAPadova Comparações entre os modelos de Sorensen Hovorka e Dalla Man foram realizadas mostrando a quantidade de parâmetros variáveis e nãovariáveis no tempo de cada modelo e mostrando o foco em criar um modelo de paciente virtual para auxiliar o desenvolvimento de pâncreas artificiais WILINSKA HOVORKA 2008 Uma comparação mais profunda em termos do uso dos três modelos na análise e projeto de controladores foi realizada em Colmegna e Peña 2014 Foram analisadas as incertezas dos modelos a variância no tempo as não linearidades o ruído na medição da glicose os atrasos entre nível subcutâneo e plasmático saturação da bomba de insulina e implementação do controlador em tempo real Eles foram testados com diferentes tipos de controladores em relação a suas dificuldades de projeto e implementação considerando as incertezas de não linearidades e variações intra e interpacientes Essas variações só foram adequadamente representadas no modelo de Hovorka Já o modelo de Sorensen é o único que contava com a dinâmica do glucagon Os autores concluiram que em um caso real todas as três fontes de incertezas devem ser levadas em consideração e que dessa forma em relação à técnica de controle utilizada controladores lineares não são suficientes Desse modo a investigação de controladores não lineares para esses sistemas é imprescindível Além disso outras abordagens para criar os modelos matemáticos do sistema regu latório da glicose foram investigadas Partindo do fato que a estabilidade da concentração de glicose no cérebro é mais importante do que no sistema circulatório Gaohua e Kimura 2009 sugerem que o objetivo do sistema regulatório do corpo seja a homeostase da concentração de glicose no cérebro em detrimento do sistema circulatório Foi desenvol vido um modelo matemático considerando o cérebro como o objeto a ser controlado e o resto do corpo como o atuador Os dados obtidos foram qualitativamente e parcial mente quantitativamente consistentes com os dados clínicos e a simulação mostrou que o controle da glicemia no cérebro resulta em elevação da glicemia no sangue sugerindo que a hiperglicemia em pacientes diabéticos seja consequência normal da homeostase da glicemia no cérebro Chuedoung et al 2009 investigaram um modelo matemático que leva em consideração o papel das célulasβ e os atrasos utilizando algoritmo genético para encontrar o conjunto de parâmetros que melhor se ajusta aos dados experimentais Por fim Shiang e Kandeel 2010 desenvolveram um modelo computacional de secreção de insulina e metabolismo da glicose com estimação dos parâmetros através do método do mínimos quadrados utilizando resultados experimentais de IVGTT Atualmente o modelo mais completo da dinâmica do pâncreas artifical é o UVAPadova T1DMS Simulador Metabólico do Diabetes Tipo 1 Type 1 Diabetes Me tabolic Simulator Aprovado pela FDA4 para substituir testes em animais o T1DMS 4 Food and Drug Administration FDA é o órgão do governo dos Estados Unidos responsável pelo controle dos alimentos suplementos alimentares medicamentos cosméticos equipamentos médicos materiais biológicos e produtos derivados do sangue humano Capítulo 1 Introdução 16 leva em consideração a dinâmica do glucagon da insulina e da glicose com dinâmica específica que melhora a simulação de eventos hipoglicêmicos DALLA MAN et al 2014 A inclusão da dinâmica do glucagon torna a simulação mais próxima da realidade de um teste clínico fazendo com que o simulador apresente uma estrutura mais confiável para testes in silico através de simulações computacionais e para projeto teste e validação de controladores inclusive de hormônio duplo Além disso oferece a possibilidade de gerar pacientes virtuais produzindo de forma randômica e coerente os parâmetros do modelo sendo utilizado em testes préclínicos in silico mais aprofundados KOVATCHEV et al 2009 SALAMIRA et al 2017 A geração de pacientes virtuais também é encontrada em Haidar 2012 no qual os parâmetros de cada paciente foram gerados de maneira estocástica No entanto apesar de o T1DMS ser o modelo mais completo do sistema regulatório da concentração de glicose no sangue ele não é o mais utilizado Isso se deve ao fato de que ele é bastante complexo em sua implementação já que tem muitas equações e parâmetros Assim o modelo de Hovorka é mais usado para simular a dinâmica do sistema principalmente em estudos iniciais ABURMILEH et al 2010 ABURMILEH GARCIA GABIN 2012 e no projeto de controladores visto que ele tem um bom desempenho em replicar dados clínicos e sua implementação é bem mais simples do que a do UVAPadova T1DMS O modelo IVP também se apresenta como uma possibilidade para estudos preliminares de controladores visto que sua implementação é simples e seu desempenho é estatisticamente similar aos obtidos em estudos clínicos como mencionado anteriormente Além disso outros modelos que combinam diferentes abordagens como Bergman com subsistemas do Hovorka também são bastante utilizados para simular a dinâmica do sistema devido a fácil implementação PATRA ROUT 2017 PATRA ROUT 2018 BOIROUX et al 2018 132 Tipos de Controlador Várias técnicas de controle já foram utilizadas para regular a glicemia através do pâncreas artificial Entre elas foram implementados controladores lineares e não lineares em sua maioria em pâncreas artificiais de único hormônio sendo a implementação para duplo hormônio menos comum Além disso os testes foram feitos para lidar com ingestão de carboidratos refeição eou prática de exercícios físicos havendo trabalhos que controlam pacientes virtuais através de simulações numéricas e trabalhos que controlam pacientes reais através de experimentos randomizados O controlador do tipo Controle Preditivo por Modelo MPC Model Predictive Control é um dos mais amplamente utilizados para o controle do pâncreas artificial sendo classificado como um controlador linear devido à necessidade de uma planta linearizada Em Bruttomesso et al 2009 foram realizados testes clínicos em 6 pacientes com DM1 Capítulo 1 Introdução 17 utilizando MPC como controlador Os pacientes localizados em dois centros Padova e Montpellier foram comparados em relação a concentração de glicose plasmática média durante a noite porcentagem de tempo em regime hiperglicêmico e glicemia pósprandial Sendo monitorados continuamente durante 22h incluindo ingestão de alimentos e o período de sono o controlador proposto apresentou melhor desempenho em relação ao período de jejum e o pósprandial do que controladores puramente reativos a varições de glicemia como o PID ProportionalIntegralDerivative que injeta a insulina necessária para processar a refeição depois que ela já foi realizada aumentando risco de hipoglicemia pósprandial Os controladores MPC e PID ambos lineares também são comparados em Bally et al 2018 e em Kovatchev et al 2009 no qual testes préclínicos simulações computacionais de controladores para uma população de 100 adultos 100 adolescentes e 100 crianças foram realizados Basedos em dados reais com distribuição de parâmetros variados de pessoas com DM1 o controlador ainda conta com simulação de erros de sensor ruído no CGM e de injeção de insulina para testar sua robustez Os desempenhos dos controladores PID e MPC são comparados com a reação de pacientes virtuais saudáveis evidenciando a superioridade do MPC em relação ao PID na regulação da concentração de glicose no sangue O MPC também já foi utilizado combinado com outras técnicas como a lógica fuzzy supervisionado em um pâncreas artificial de duplo hormônio HAIDAR 2012 O sistema foi comparado com uma bomba de insulina convencional em 15 pacientes por um período de 15 horas apresentando melhoras significativas no controle e redução do risco de hipoglicemia o que sugere vantagens na utilização de estratégias ditas inteligentes como fuzzy Além disso o controlador MPC também já foi utilizado de forma adaptativa particionado em uma parte determinística para representar as informações específicas do paciente e uma estocástica para descrever as incertezas não incluídas na parte determinística como estimação de parâmetros BOIROUX et al 2018 Simulações foram realizadas para três pacientes com refeições e variações diárias nos parâmetros O controlador proposto utilizando sistema linearizado de baixa ordem e simulando erros na medição do CGM através de um ruído nãoGaussiano na leitura se mostrou viável para implementação em um pâncreas artificial de duplo hormônio Até 2016 somente PID MPC e fuzzy haviam sido testados experimentalmente sendo o MPC o mais popular provavelmente devido a maior facilidade em lidar com os atrasos e as restrições de entrada HAIDAR 2016 Para enfrentar os desafios de regular a glicemia Bondia et al 2018 e Haidar 2016 mostram trabalhos que utilizaram PID com compensador para a absorção lenta de insulina e MPC com penalizações da glicose calculada em relação a desejada do sinal de controle e da glicose terminal em relação a desejada O MPC apesar de levar em conta a dinâmica lenta da absorção de insulina ainda pode causa superdosagem se os parâmetros do modelo não estiverem adequados Capítulo 1 Introdução 18 Por fim Haidar 2016 mostrou resultados de experimentos com MPC usando somente insulina e insulina com glucagon com pacientes submetidos à atividades físicas e ingestão de carboidratos sendo a terapia de duplo hormônio a que apresentou melhores resultados A lógica fuzzy permite o desenvolvimento de um controlador sem modelo de paciente o que pode ser vantajoso já que o sistema biológico a ser controlado é não linear complexo e sujeito a atrasos o que torna difícil capturar o comportamento fisiológico de um paciente no controlador BONDIA et al 2018 Pâncreas artificiais com controladores PID estão associados a um menor tempo em glicemia desejada quando comparado com controladores MPC e fuzzy e tem substancialmente menor participação na redução de hipoglicemia associada a regulação da glicemia Os pâncreas artificiais de duplo hormônio além de estarem associados a um maior progresso em relação ao tempo em normoglicemia do que sistemas de único hormônio previnem melhor a hipoglicemia e alcançam a concentração de glicose desejada durante e após refeições e atividades físicas melhor do que terapias somente com insulina WEISMAN et al 2017 A dificuldade no controle da concentração de glicose durante atividades físicas é algo a ser considerado no projeto de controladores para pâncreas artificiais HAIDAR 2016 BONDIA et al 2018 Em Breton et al 2017 um experimento randomizado e controlado em 32 adolescentes com DM1 durante 5 dias com 5 horas diárias de prática de ski foi realizado O controlador utilizado foi capaz de melhorar o controle glicêmico e reduzir a incidência de hipoglicemia durante atividades de inverno ski intensas e prolongadas mesmo com as dificuldades causadas pelo frio e altitude Além disso em Turksoy et al 2018 18 experimentos de 60 horas com 96 sessões de atividades físicas foram realizados utilizando o Pâncreas Artificial Multivariável Adaptável MAAP Multivariable Adaptive Artificial Pancreas O controlador foi capaz de diminuir os eventos hiper e hipoglicêmicos nos pacientes durante as atividades e no período de recuperação após a atividade O MAAP tenta manter normoglicemia sem que os pacientes precisem avisar ao pâncreas artificial que vão se alimentar ou praticar atividades físicas Além disso es tima parâmetros desconhecidos do modelo através de seu caráter adaptativo Módulos especializados são responsáveis pela detecção de alimentação predição de hipoglicemia e recomendação de ingestão de carboidrato durante quedas de glicemia causadas pela prática de atividades físicas O MAAP é baseado em um algoritmo de controle preditivo generalizado GPC Generalized Predictive Control Nele a concentração de glicose é modelado por um modelo de média autoregressiva móvel com entradas exógenas ARMAX Autoregressive Moving Average Model with Exogenous Inputs Os pâncreas artificiais atuais ainda necessitam de uma quantidade significativa de informações por parte do usuário como conteúdo de refeição para injeção bolus e aviso prévio à prática de atividade física Manter normoglicemia durante exercícios físicos é um desafio visto que o tipo duração intensidade e nível de estresse são fatores que Capítulo 1 Introdução 19 influenciam na resposta do sistema regulatório de concentração de glicose É comum que a glicemia aumente durante atividades anaeróbicas e diminua durante atividades aeróbicas GALASSETTI RIDDELL 2013 Ainda exercícios podem ter impacto na concentração de glicose mesmo horas após o término das atividades MCMAHON et al 2007 Outras técnicas para realizar o controle glicêmico utilizando modelos linearizados para os controladores são encontradas na literatura Em AbuRmileh et al 2010 um Controlador por Modos Deslizantes SMC Sliding Modes Control é utilizado em um modelo linearizado responsável por lidar com o atraso do sistema enquanto um controlador antecipatório feedforward lida com a perturbação ingestão de alimento e melhora o desempenho no período pósprandial através da injeção bolus Nesse caso a injeção bolus foi calculada através do subsistema linear que relaciona a ingestão de carboidrato com o aumento da concentração de glicose no sangue Assim foi possível calcular o quanto de insulina é necessário para neutralizar o aumento da glicemia devido a ingestão de carboidrato Testado em um paciente virtual com alimentação levando em consideração erros de medição do CGM sensibilidade à insulina variável incompatibilidade modelo paciente e erro na estimativa do conteúdo da refeição o controlador apresentou robustez aceitável para lidar com as dificuldades Em SalaMira et al 2017 um controlador PID combinado com condicionamento de referência por Modos Deslizantes foi proposto para limitar a insulina residual insulin on board isto é a insulina restante no corpo que ainda vai agir na diminuição da glicemia resultando em cenários melhores do que aqueles com o condicionamento de referência puro Ainda Patra e Rout 2017 utilizaram um controlador Gaussiano por Modos Deslizantes com estimador de estados e ganho dinâmico para controlar a concentração de glicose em um modelo de paciente linearizado Os resultados mostraram a robustez e precisão do controlador proposto em manter o regime normoglicêmico em detrimento de outros controladores comumente usados na literatura PID MPC entre outros Em seguida a técnica foi combinada com controlador backstepping gerando um controlador híbrido com maior robustez em compensar incertezas do sistema PATRA ROUT 2018 As fontes de não linearidades no modelo da dinâmica do sistema regulatório de concentração de glicose vêm primariamente da ação da insulina na distribuiçãotransporte disposição e EGP da glicose Em condições basais ou em jejum a captação de glicose nãodependente de insulina domina ou seja a insulina tem pouco controle sobre a disposição de glicose Isso resulta em não linearidades na ação da insulina em outros regimes de glicemia Outra fonte de não linearidade resulta da ativaçãodesativação das três ações da insulina Ativaçãodesativação da disposição periférica e EGP são rápidas enquanto as de distribuiçãotransporte são mais lentas HOVORKA et al 2004 Nessa perspectiva Hovorka et al 2004 realizaram 15 testes clínicos com 10 pacientes com DM1 utilizando MPC não linear com objetivo de melhorar o controle da concentração de glicose Capítulo 1 Introdução 20 durante o período de jejum Foram utilizadas trajetórias desejadas variáveis para fornecer normoglicemia de forma suave variando de forma linear quando acima do valor desejado para evitar hipoglicemia e de forma exponencial quando abaixo do valor desejado para expressar a necessidade de sair rapidamente de estados com baixa concentração de glicose O MPC não linear apresentou bons resultados em manter o regime de normoglicemia e evitar hipoglicemia no período de jejum Além disso a utilização de controladores não lineares também é bastante útil quando se quer ter um melhor controle glicêmico próximo a valores dos regimes hipo e hiperglicêmicos ou seja no período pósprandial Por dependerem da validade do modelo linearizado em torno de um ponto de operação o uso de controladores lineares nesse caso é indesejado visto que é necessário lidar com uma faixa de operação Nesse sentido AbuRmileh e GarciaGabin 2012 propuseram um controlador que combina SMC modelo Wiener não linear e um estimador de Smith para reduzir os efeitos de atraso do sistema A não linearidade estática do modelo Wiener que separa a relação entradasaída em um sistema linear e uma função não linear forneceu uma boa aproximação do comportamento não linear da fisiologia de pacientes diabéticos A função não linear foi responsável por representar a natureza da saturação fisiológica ativaçãodesativação de alguns parâmetros do modelo em certos níveis de concentração de glicose Um controlador feedforward foi responsável pela injeção bolus de insulina Os resultados obtidos mostraram que o controlador não linear tem melhor desempenho em relação ao linear e regula a glicemia dentro de intervalos mais seguros na presença de erros de medição e modelagem incerteza no anúncio de refeição e variações interpacientes O SMC obteve resposta mais rápida do que o MPC resultando em compensação mais rápida para refeição Além disso a linearização feita para utilizar o MPC gera dificuldade em sintonizar os parâmetros do controlador para cada paciente Uma característica interessante do SMC é a relação direta entre os parâmetros do modelo e do controlador o que facilita a sintonização do controlador para cada paciente Por fim Ahmad et al 2017 utilizaram o controlador super twisting SMC isto é modos deslizantes de segunda ordem com intuito de diminuir o efeito de chattering osci lação de alta frequência comumente observado nessa técnica de controle Os resultados da simulação numérica evidenciaram a superioridade do controlador proposto principalmente na suavidade do sinal de controle Em suma os controladores não lineares apresentam algumas vantagens em relação aos lineares no que diz respeito a manutenção do regime normoglicêmico e a diminuição de episódios hipoglicêmicos tanto em jejum quanto em períodos pósprandiais Além disso não necessitam que seja realizada a linearização do modelo em torno de um ponto de operação fazendo com que sua estrutura tenha melhor conhecimento da dinâmica do sistema em vários regimes e níveis glicêmicos e não só naqueles próximos ao ponto de operação Capítulo 1 Introdução 21 14 Estratégias de Estimação e Compensação O controle da concentração de glicose plasmática em pessoas com DM1 é um grande desafio do ponto de vista do projeto do controlador A planta é um sistema complexo variante no tempo e não linear devido a sua natureza fisiológica e elevado grau de incertezas A utilização da via subcutânea para a administração da insulina introduz ainda atrasos significativos na dinâmica do sistema Além disso o efeito unidirecional da insulina na dinâmica da glicemia deixa mais complicada sua regulação de forma eficaz e segura principalmente por que o controlador não consegue neutralizar facilmente os efeitos de injeção exagerada de insulina BONDIA et al 2018 Desse modo para que se alcance um bom desempenho na regulação da concentração de glicose pâncreas artificiais utilizam técnicas de estimação de estados e parâmetros do sistema e de compensação de incertezas seja como pertubação externa ou dinâmica não modelada Essas técnicas permitem que os controladores tenham melhor conhecimento da planta em tempo real otimizando então as ações dos algoritmos de controle 141 Observadores de Estados NãoLineares Por se tratar de um sistema com atraso a estimação de estados é relativamente complicada Da perspectiva do projeto de controlador a estimação das concentrações de glicose e insulina em tempo real é de grande importância para pâncreas artificiais já que podem ser necessárias para o algoritmo em malha fechada sempre que a lei de controle precisa ter conhecimento completo dos estados do sistema PALUMBO et al 2015 Ao contrário da glicemia plasmática que pode ser calculada de forma simples através de dispositivos e algoritmos de estimação relativamente simples a concentração de insulina plasmática é mais demorado e trabalhoso de calcular mais caro e menos preciso Como muitos controladores são baseados no modelo do sistema utilizando a estrutura das equações do modelo para calcular o sinal de controle algoritmos de estimação de estados são muito importantes principalmente para obter a concentração de insulina no sangue BORRI et al 2017 A utilização de observadores similares ao de Luenberg foi realizada em Borri et al 2017 no qual o desempenho do observador em obter a concentração de insulina no sangue em tempo real foi analisado através de testes IVGTT em 20 pacientes saudáveis demonstrando robustez e eficácia em estimar a concentração de insulina plasmática Em Patra e Rout 2017 e Turksoy et al 2018 a estimação de estados realizada a partir de um filtro de Kalman foi usada para melhorar o desempenho do controlador Já em Patra e Rout 2018 a estimação foi baseada na técnica de controle backstepping Além disso Bondia et al 2018 mostram como controladores MPC PID e fuzzy utilizam o valor da concentração de insulina no sangue calculado a partir da estimação de estados para melhorar o desempenho de controladores evidenciando a importância do uso de Capítulo 1 Introdução 22 observadores de estados como um subsistema em pâncreas artificiais 142 Estimação de Parâmetros e Compensação de Incertezas Devido a grande variabilidade de parâmetros inter e intrapacientes inerente da natureza fisiológica do modelo outro componente importante para assegurar desempenho seguro de pâncreas artificiais é a capacidade de estimação e adaptação em tempo real dos parâmetros do modelo A leitura proveniente do CGM possibilita essa estimação em tempo real de parâmetros farmacocinéticos incertos através de observadores de estados construindo novos modelos nos quais esses parâmetros são considerados como novos estados porém sem dinâmica Diferentes técnicas para observadores já foram utilizadas entretanto a validação clínica experimental é escassa BONDIA et al 2018 Em Hovorka et al 2004 foi utilizado um método baseado no estimador de Bayes para determinar os parâmetros variantes no tempo do modelo Já em Pereda et al 2016 foram mostrados resultados com desempenho satisfatório da estimação em tempo real de parâmetros através de um filtro de Kalman não linear Em Boiroux et al 2018 foi utilizado um MPC adaptativo estocástico para descrever as incertezas não incluídas na parte determinística do controlador incluindo estimação de parâmetros Ainda Turksoy et al 2018 utilizaram um controlador baseado em um algoritmo de controle preditivo generalizado GPC para estimar parâmetros desconhecidos do modelo através de seu caráter adaptativo Outra grande tendência que vem surgindo nos projetos de pâncreas artificiais é a de criar um algoritmo que seja capaz de manter o regime normoglicêmico pósprandial sem que seja necessário que o paciente avise ao dispositivo que vai se alimentar Para alcançar esse objetivo é desenvolvido um módulo que opera junto ao controlador e que é responsável pela detecção de ingestão de alimentos Assim se torna possível que o controlador compense o aumento da glicemia causado pela alimentação injetando insulina assim que o módulo detectar que o paciente se alimentou Através da leitura do CGM Turksoy et al 2015 e Turksoy et al 2017 desenvolveram um algoritmo de detecção de alimentação A taxa de absorção de glicose pelo intestino estimada com um filtro de Kalman foi utilizada para determinar se o paciente se alimentou ou não Os resultados indicaram sucesso do método proposto com alta precisão Assim o módulo de detecção de ingestão de alimentos administra bolus de insulina e previne hiperglicemia pósprandial sem que seja necessário anúncio por parte do usuário O modulo foi testado no UVAPadova T1DMS e em testes clínicos e demonstrou redução significativa do tempo em regime de hiperglicemia Em SalaMira et al 2019 um detector de ingestão de alimentos foi construído através de um observador por modos deslizantes para estimar a taxa de absorção de glicose pelo intestino e um gerador residual supertwisting para detectar a ingestão A injeção bolus foi feita em série com uma estratégia PD ProporcionalDerivativa O controle realizado sem o anúncio de alimentação e utilizando o simulador T1DMS alcançou resultados Capítulo 1 Introdução 23 positivos sem aumento significativo de hipoglicemia e com pequeno aumento do tempo em regime hiperglicêmico pósprandial devido a forma conservativa de realizar a injeção bolus Em Sanz et al 2020 um observador de perturbação DOB Disturbance Observer foi utilizado para estimar a taxa de absorção de glicose como uma perturbação no sistema e agir tanto para neutralizar os efeitos da ingestão de alimentos quanto para neutralizar quedas súbitas na concentração de glicose que poderiam causar hipoglicemia Utilizando o UVAPadova T1DMS a técnica resultou em 80 do tempo em regime normoglicêmico para refeições nãoanunciadas e 88 para refeições anunciadas porém com alto valor de erro no cálculo da quantidade de carboidrato Outra abordagem que vem sendo adotada de maneira crescente é a utilização de técnicas de Inteligência Artificial AI Artificial Intelligence para auxiliar o controle glicêmico em projetos de pâncreas artificiais Vettoretti et al 2020 argumentam que devido à grande quantidade de dados coletados por pacientes com DM1 através do CGM técnicas envolvendo AI estão sendo utilizadas para dar suporte ao cálculo de insulina bolus e à predição de concentração de glicose isto é prever o perfil glicêmico futuro de acordo com os valores presentes e passados de glicemia O autor afirma que essas técnicas lidam bem com grandes quantidades de dados sem a necessidade de um modelo fisiológico que os relacione e que por isso têm o potencial de reduzir a dificuldade e fardo na gestão do diabetes Porém essas técnicas ainda não possuem validação experimental havendo sido testadas somente in silico assim necessitando de validação clínica para provar sua segurança e eficácia e poderem ser utilizadas em pacientes reais para auxiliar a regulação glicêmica Cappon et al 2018 mostraram o potencial de redes neurais para personalização e otimização do cálculo da insulina bolus utilizando dados de 100 pacientes virtuais simulados pelo T1DMS Redes Neurais Recorrentes RNN Recurrent Neural Networks foram utilizadas com êxito em Li et al 2019 para desenvolver um horizonte de previsão de glicemia A abordagem foi testada em dados de 10 pacientes virtuais simulados pelo T1DMS e de 10 pacientes reais evidenciando o potencial da técnica em prever perfis glicêmicos futuros Por fim RNNs também foram utilizadas em Allam et al 2012 como uma ferramenta de predição glicêmica em conjunto com um controlador fuzzy para determinar a dosagem de insulina necessária para a regulação da glicemia Os resultados sugeriram que a técnica proposta pode reduzir a glicemia pósprandial e evitar hipo e hiperglicemia em jejum Os avanços dos controladores no que diz respeito a compensação da ingestão de alimentos sem que haja anúncio ao dispositivo se mostram uma característica imprescindível para pâncreas artificias atuais Isso se deve principalmente à comodidade que ele gera aos usuários do dispositivo Não somente alivia a obrigação de sempre ter que avisar ao controlador quando for se alimentar como também dispensa o paciente de calcular a Capítulo 1 Introdução 24 quantidade de carboidratos que vai ingerir para informar ao controlador Esse cálculo que nem sempre é exato é fonte de grande preocupação por parte dos usuários por que dificulta que se alimentem de forma mais livre Assim a detecção e compensação da alimentação gera uma experiência mais cômoda e prática para aqueles que fazem uso de pâncreas artificias Nessa perspectiva esse trabalho tem como objetivo desenvolver um controlador para pancrêas artificial que consiga manter o regime normoglicêmico tanto em jejum quanto em período pósprandial sem que o controlador tenha conhecimento de qualquer perturbação do sistema como a ingestão de alimentos tendo acesso somente ao valor da concentração de glicose no sangue Para isso é utilizado uma técnica de controle não linear em conjunto com uma rede neural artificial para compor a lei de controle e demonstrar a estabilidade do controlador proposto 25 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 21 Modelo de Bergman Mínimo O Modelo de Bergman também conhecido como modelo mínimo é um sistema de EDOs de ordem 1 e dimensão 2 cujos estados descrevem a ação da insulina e o metabolismo da glicose no corpo representados nas Equações 21 e 22 respectivamente 1 Ação da Insulina Xt p2Xt p3It 21 2 Metabolismo da Glicose Gt p1 XtGt p1Gb 22 onde a variável It representa a concentração de insulina no sangue o parâmetro Gb representa a glicose basal p1 representa a eficácia da glicose quando a insulina está em nível basal e a razão p3p2 representa o índice de sensibilidade à insulina como definido em Bergman et al 1981 Esse modelo foi desenvolvido com a intenção de mensurar a sensibilidade à insulina portanto não se preocupa em se debruçar sobre os diferentes tipos de ação da insulina no corpo nem em ingestão de carboidrato por meio de alimentação Também não tem a relação entre a injeção de insulina e sua concentração no sangue ou seja não tem sinal de entrada que possibilite o controle do nível de glicose Por essa razão e por ser um modelo muito simplificado do sistema regulatório da concentração de glicose ele não é utilizado para simulações O modelo serve de base para entender outros modelos mais complexos como o IVP e o Hovorka por exemplo 22 Modelo Hovorka O Modelo Hovorka como apresentado em Hovorka et al 2004 consiste em um sistema de EDOs de ordem 1 e dimensão 8 divido em três subsistemas farmacocinética da insulina subcutânea ação da insulina e metabolismo da glicose Capítulo 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 26 1 Farmacocinética da Insulina Subcutânea A farmacocinética da insulina subcutânea é um subsistema de dimensão 3 cujos estados descrevem a concentração de insulina no compartimento 1 a concentração de insulina no compartimento 2 e a concentração de insulina no sangue representados nas Equações 23 24 e 25 respectivamente Esses compartimentos são variáveis que tem o intuito de introduzir na dinâmica do sistema o atraso da insulina injetada de forma subcutânea até que ela chegue de fato na corrente sanguínea e possa agir S1t S1t tmaxI ut 23 S2t S1t tmaxI S2t tmaxI 24 It S2t tmaxIVI keIt 25 onde tmaxI é tempo de pico da absorção da insulina min VI é o volume de distribui ção Lkg1 ke é a taxa de eliminação fracional min1 e ut é a injeção de insulina mUkg1min1 Os estados S1t e S2t tem unidade mUkg1 e It tem unidade mUL1 2 Ação da Insulina A ação da insulina no corpo é um subsistema de dimensão 3 cujos estados descrevem o efeito da insulina na distribuiçãotransporte disposição e produção endógena de glicose EGP representados nas Equações 26 27 e 28 respectivamente x1t ka1x1t kb1It 26 x2t ka2x2t kb2It 27 x3t ka3x3t kb3It 28 onde ka1 ka2 e ka3 representam taxas de desativação min1 e kb1 kb2 e kb3 representam taxas de ativação min2LmU1 Os estados x1t x2t e x3t têm unidade min1 Capítulo 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 27 3 Metabolismo da Glicose O metabolismo da glicose é um subsistema de dimensão 2 cujos estados descrevem a massa de glicose no compartimento acessível e a massa de glicose no compartimento não acessível representados nas Equações 29 e 210 respectivamente Assim a concentração de glicose no sangue pode ser calculada através da Equação 211 Q1t x1tQ1t k12Q2t F c 01t FRt UGt EGPt 29 Q2t x1tQ1t k12 x2tQ2t 210 Gt Q1t VG 211 onde k12 representa a taxa de transferência do compartimento nãoacessível para o acessível min1 e VG representa o volume de distribuição do compartimento acessível Lkg1 Os estados Q1t e Q2t tem unidade mmolkg1 e Gt tem unidade mmolL1 O termo F c 01t representa o fluxo de glicose não dependente de insulina corrigido para a concentração de glicose ambiente FRt representa a liberação renal de glicose acima do limite de glicose de 9 mmolL1 e EGPt representa a produção endógena de glicose Eles são apresentados nas Equações 212 213 e 214 respectivamente F c 01t F01 se G 4 5 mmolL F01 G 4 5 caso contrário 212 FRt 0 003G 9VG se G 9 mmolL 0 caso contrário 213 EGPt EGP01 x3t se x3t 1 min1 0 caso contrário 214 Onde F01 representa o fluxo de glicose não dependente de insulina mmolkg1min1 e EGP0 representa a produção endógena de glicose EGP extrapolada à concentração zero de insulina mmolkg1min1 Os termos F c 01t FRt e EGPt têm unidade mmolkg1min1 O termo UGt representa o aumento de glicemia devido a alimentação ou seja o quanto de carboidrato ingerido na refeição é absorvido pelo intestino em forma de glicose Capítulo 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 28 A absorção é representada por um sistema linear de ordem 1 e dimensão 2 sendo UGt a saída desse sistema para a entrada impulso Assim esse aumento é descrito de acordo com a Equação 215 UGt DG AG t t2 maxG ettmaxG 215 onde tmaxG é o tempo de pico de aparecimento de glicose no compartimento acessí vel min DG é a quantidade de carboidrato ingerido dividido pela massa do paciente mmolkg1 e AG é a biodisponibilidade de carboidrato 1 O termo UGt tem unidade mmolkg1min1 Por fim pode ser adicionado ao modelo Hovorka um quarto subsistema a dinâmica da glicose intersticial 4 Dinâmica da Glicose Intersticial Responsável por levar em conta o atraso e diferença entre a glicemia sanguínea e a glicemia medida pelo dispositivo CGM a dinâmica da glicose intersticial pode ser considerada caso se queira adicionar na simulação a dinâmica do atraso da leitura do CGM sendo necessário utilizar a Equação 216 como apresentado em Haidar 2016 e Bondia et al 2018 Gst ksGst ksGt 216 onde ks é uma constante de tempo de transporte da glicose entre o plasma e o espaço intersticial min1 A unidade de Gs é mmolL1 23 Modelo IVP O Modelo IVP como apresentado em Kanderian et al 2012 pode ser considerado como um modelo intermediário entre o Bergman e o Hovorka pois ele tem elementos de ambos na sua descrição Assim como o Hovorka é formado por três subsistemas farmacocinética da insulina subcutânea ação da insulina e metabolismo da glicose 1 Farmacocinética da Insulina Subcutânea A farmacocinética da insulina subcutânea é um subsistema de dimensão 2 cujos estados descrevem a concentração da insulina no compartimento subcutâneo e a concen tração da insulina no sangue representados nas Equações 217 e 218 respectivamente O Capítulo 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 29 compartimento subcutâneo tem a mesma função dos compartimentos do modelo Hovorka com a única diferença que no modelo IVP é considerado apenas um compartimento ISCt ISCt τ1 ut τ1CI 217 It ISCt τ2 It τ2 218 onde τ1 e τ2 são constantes farmacocinéticas de tempo min CI representa a liberação de insulina mLmin1 e ut representa a infusão subcutânea de insulina µUmin1 Os estados ISCt e It tem unidade µUmL1 A ação da insulina e o metabolismo da glicose são subsistemas de primeira ordem cujos estados descrevem o efeito da insulina na diminuição da glicemia e a concentração da glicose no sangue representados nas Equações 219 e 220 respectivamente Como pode ser observado esses subsistemas são advindos do modelo Bergman 2 Ação da Insulina IEFFt p2IEFFt p2SIIt 219 onde p2 é uma constante de tempo para ação da insulina min1 e SI representa a sensibilidade à insulina mLµU1min1 O estado IEFFt tem unidade min1 3 Metabolismo da Glicose Gt GEZI IEFFtGt EGP RAt 220 onde GEZI representa a eficácia de glicose em concentração zero de insulina min1 e EGP representa a produção endógena de glicose mgdL1min1 O estado Gt tem unidade mgdL1 O termo RAt representa o aumento de glicemia devido a alimentação ou seja o quanto de carboidrato ingerido na refeição é absorvido pelo intestino em forma de glicose Similiar ao apresentado no modelo Hovorka esse aumento é descrito de acordo com a Equação 221 RAt DG AG t t2 maxG VG ettmaxG 221 Capítulo 2 Modelos de Sistema Regulatório de Glicose 30 onde DG é a quantidade de carboidrato ingerido mg VG representa o volume de distribui ção de glicose dL e τm representa o tempo de pico de aparecimento da glicose absorvida na refeição min O termo RAt tem unidade mgdL1min1 31 3 Controladores NãoLineares Controladores são ferramentas utilizadas sempre que se deseja que um sistema funcione de uma maneira específica previamente determinada pelo projetista Para tal o projetista deve desenvolver uma lei de controle que garanta que o sistema tenha o comportamento desejado Um sistema é considerado em malha aberta quando sua entrada não tem informação da saída isto é não possui realimentação Já a malha fechada tem realimentação ou seja sua entrada tem conhecimento da saída e usa essa informação para atuar no sistema realimentando a informação da saída de volta ao sistema As equações que regem um sistema também conhecido como planta podem ser classificadas em duas categorias lineares e não lineares As lineares como o nome já diz são plantas que seguem as propriedades de aditividade e homogeneidade e as não lineares são as que não seguem essas propriedades Os controladores lineares são projetados para sistemas lineares ou para sistemas não lineares que foram linearizados em torno de um ponto de operação Porém essa linearização faz com que o controlador só garanta estabilidade do sistema quando ele está próximo ao ponto de operação Assim técnicas de controle não lineares são ferramentas que garantem a estabilidade de um sistema sem que seja necessária sua linearização Devido a natureza complexa e de dimensionalidade elevada da planta estudada nesse trabalho controladores não lineares são mais adequados para projetar a lei de controle 31 Linearização por Realimentação O método de linearização por realimentação FBL Feedback Linearization consiste em dado um sistema não linear transformálo em um sistema linear da dinâmica do erro em malha fechada Isto é fazer com que o sinal de controle compense todas as não linearidades da planta e introduza a dinâmica do erro Para um sistema não linear de primeira ordem mostrado na Equação 31 a lei de controle é formalizada de acordo com a Equação 32 x fx bx u 31 u b1 f xd λx 32 onde x é o estado do sistema fx e bx são funções não lineares conhecidas u é o sinal de controle x x xd é o erro de rastreamento ou seja a diferença entre o estado e o estado desejado xd xd é a derivada do estado desejado e λ R é uma constante Capítulo 3 Controladores NãoLineares 32 Dessa forma aplicando 32 em 31 se chega em uma dinâmica de erro linear em malha fechada mostrada na Equação 33 onde x é a derivada do erro x x λx 0 33 Para provar que esse sistema em malha fechada é assintoticamente estável é utilizada a Teoria de Estabilidade de Lyapunov1 LYAPUNOV 1966 Definição 1 Uma função V x é considerada definida positiva em uma região Ω se V 0 0 e V x 0 x 0 Ω Definição 2 Uma função V x é considerada semidefinida positiva em uma região Ω se V x 0 x Ω Definição 3 Uma função V x é considerada definida negativa se V x for definida positiva Definição 4 Uma função V x é considerada semidefinida negativa se V x for semi definida positiva Teorema 1 Seja uma função V x do sistema continuamente diferenciável dita função candidata de Lyapunov o sistema é estável se V x for definida positiva e V x for semidefinida negativa Caso V x seja definida negativa o sistema é assintoticamente estável Dessa forma considerando a função candidata de Lyapunov mostrada na Equa ção 34 é possível verificar que ela é definida positiva V x 1 2 x2 34 V x x x x λx λx2 35 V 0 λ R 36 Podese verificar que sua derivada calculada na Equação 35 é definida negativa e portanto o sistema é assintoticamente estável ou seja à medida que t V 0 x 0 x xd Na definição da lei de controle da Equação 32 foi considerado que os termos fx e bx são plenamente conhecidos o que nem sempre pode ser alcançado No caso de 1 Aleksandr Mikhailovich Lyapunov 18571917 foi um matemático russo que publicou em 1892 a principal teoria de estabilidade usada em controle de sistemas dinâmicos não lineares não se conhecerem totalmente esses termos o sistema tem um termo de incerteza que o controlador precisa compensar para poder garantir a resposta desejada Considere então o sistema não linear descrito na Equação 37 onde wt é uma perturbação externa limitada no sistema x fx bx u wt 37 Os termos fx e bx podem ser decompostos em suas estimativas f e b e suas incertezas Δf e Δb como mostrado abaixo fx f f Δf bx b b Δb 38 Substituindo 38 em 37 e agrupando todos os termos de incerteza na variável d Equação 310 chegase à Equação 311 do sistema similar à 31 porém com um termo a mais a soma das incertezas x f b u Δf Δb u w 39 d Δf Δb u w 310 x f b u d 311 Utilizando uma lei de controle similar à da Equação 32 mas com as estimativas de f e b obtemse a dinâmica do erro em malha fechada mostrada na Equação 313 u b¹f xd λx 312 x λx d 313 Dessa forma a dinâmica do erro é continuamente excitada pela incerteza do sistema Similarmente ao que foi feito para o caso sem incerteza é construída uma função candidata de Lyapunov para analisar a estabilidade do sistema Vx 12 x² 314 V x x x x λx d x λx d 315 Para garantir V x 0 com λ R é preciso que λx d Sendo ε o limite superior do módulo de d isto é d ε a estabilidade só pode ser garantida se x ελ Essa é uma condição forte que implica que caso o módulo do erro de rastreamento seja menor ou igual a ελ não é possível assegurar que V x seja semidefinida negativa ou seja que o sistema é estável Dessa forma não é possível garantir estabilidade para sistemas não lineares incertos utilizando o método de linearização por realimentação Para contornar esse problema é preciso adicionar um compensador ao método de linearização por realimentação 32 Modos Deslizantes Uma alterantiva para controle de sistemas incertos é o método de Controle por Modos Deslizantes SMC Sliding Modes Control A técnica se baseia intuitivamente na observação de que é mais simples controlar sistemas de primeira ordem sejam eles não lineares ou incertos do que controlar sistemas de nésima ordem isto é sistemas descritos por equações diferenciais de ordem n SLOTINE LI 1991 Fundamentada nesse aspecto a técnica introduz o conceito de superfície de deslizamento Essa superfície é o que possibilita a conversão de um sistema de nésima ordem para um sistema de primeira ordem como pode ser observado a seguir Primeiramente considere um sistema não linear como mostrado na Equação 316 xnt fx bx ut 316 onde xnt representa a nésima derivada do estado xt e x x x xn1ᵀ representa o vetor de estados cuja dependência temporal explícita foi removida para simplificar a notação Os termos f b Rⁿ R são funções não lineares e ut é o sinal de controle Em seguida considere a superfície variante no tempo descrita na Equação 317 na qual λ R é uma constante n é a ordem do sistema e x é o erro de rastreamento sxt ddt λn1 x 317 Dessa forma é possível definir a superfície de deslizamento pela equação sxt 0 com s Rⁿ R Assim para sistemas de primeira ordem e segunda ordem as superfícies de deslizamento são dadas das seguintes formas respectivamente sxt x 0 318 sxt x λx 0 319 Note que em ambos os casos para s 0 obtémse uma EDO cuja solução converge assintoticamente para zero como discutido anteriormente Sendo xd xd xd xn1dᵀ o vetor de estados desejados é possível estabelecer uma equivalência entre levar o vetor de estados para os estados desejados x xd e fazer com que o sistema permaneça na superfície de deslizamento s 0 visto que a última condição representa uma EDO cuja solução garante que x 0 à medida que t ou seja garante a convergência assintótica para zero Nesse sentido como a superfície de deslizamento contém o termo xn1 é preciso diferenciála somente uma vez para obter o termo xn e consequentemente fazer com que se possa representar a equação do sistema como um todo Equação 316 Dessa forma é possível converter o problema de rastreamento de trajetória ndimensional do vetor de estados x o problema de rastreamento original em um problema de estabilização de primeira ordem em s SLOTINE LI 1991 Se o sistema começa no estado desejado inicial isto é x0 xd0 basta garantir que ele permaneça na superfície de deslizamento ou seja que s 0 para que os estados convirjam para a trajetória desejada Isso ocorre por que nessa condição s0 0 Esse processo é denominado de modo de deslizamento pois os estados deslizam pela superfície definida por s 0 até que o erro de rastreamento seja nulo Caso o sistema não comece no estado desejado isto é x0 xd0 é preciso que o controlador leve os estados para para a superfície de deslizamento para em seguida alcançar o estado desejado Esse processo é chamado de modo de aproximação visto que é necessário aproximar os estados para a superfície s 0 A Figura 31 ilustra os modos citados para um sistema de segunda ordem Para o sistema de primeira ordem n 1 incerto mostrado na Equação 311 a técnica de Modos Deslizantes tem a lei de controle definida na Equação 320 u b¹f xd κ sgns 320 onde o termo κ sgns é responsável pela realização do modo de aproximação sendo κ R uma constante e sgns a função sinal definida na Equação 321 Para o caso em que n 1 a superfície de deslizamento é simplesmente o próprio erro de rastreamento como mostrado na Equação 318 sgnx 1 x 0 0 x 0 1 x 0 321 Capítulo 3 Controladores NãoLineares 36 Figura 31 Retrato de fase do erro de rastreamento para sistema de segunda ordem Fonte elaborado pelo autor Substituindo Equação 320 em Equação 311 x d κ sgnx 322 Assim a dinâmica do erro de rastreamento vai depender da diferença entre d e κ sgnx ou seja o termo de ganho precisa compensar a incerteza do sistema para garantir que o erro de rastreamento convirja a zero Utilizando a Teoria de Estabilidade de Lyapunov é possível provar a estabilidade do controlador por Modos Deslizantes para sistemas de primeira ordem incertos V 1 2s2 1 2 x2 323 V s s s d κ sgns s κ sgns d 324 Dessa forma para que V 0 é preciso garantir que κ d Sendo ϵ d o limite superior da incerteza d e κ γ ϵ com γ R constante temse V sγ sgns V γs 325 Com isso está garantida a estabilidade do sistema Além disso podese demonstrar que o controlador leva os estados à superfície de deslizamento em tempo finito ou seja que o modo de aproximação acontece em um tempo finito V s s γs sgns s γ 326 sgns s dsds dsdt dsdt ₀ᵗ dsdτ dτ ₀ᵗ γ dτ 327 sτ₀ᵗ γt0 γ t s0 st 328 Definindo talc como o tempo necessário para realizar o modo de aproximação então stalc 0 Assim o controlador consegue levar os estados para a superfície de deslizamento em tempo finito de acordo com o valor de γ talc s0 γ 329 38 4 Estratégias de Compensação Inteligente 41 Redes Neurais Artificiais Como definido por Haykin 2009 uma rede neural artificial ANN Artificial Neural Network é um processador em paralelo composto de unidades de processamento simples que é próprio para armanezar conhecimento experimental e fazêlo disponível para uso Ela tenta emular o cérebro humano de duas maneiras i o conhecimento do ambiente é obtido pela rede através de um processo de aprendizagem ii conexões entre neurônios chamadas pesos sinápticos são utilizadas para armazenar o conhecimento adquirido Esse trabalho consiste no projeto de um controlador para a regulação glicêmica e por isso existem diversos aspectos que apontam para redes neurais artificiais como uma solução adequada para esse problema Primeiramente é preciso destacar que a planta se trata de um modelo empírico com parâmetros obtidos de maneira experimental que em alguns casos não apresentam correspondências físicas e biológicas diretas Isso se deve ao fato de que a fisiologia humana está sujeita a muitas fontes de variabilidade como já discutido anterioramente tornando muito difícil uma modelagem matemática com alto grau de acurácia Em segundo lugar o alto grau de incerteza e não linearidade associado ao modelo sugerem que para utilização em pessoais reais uma técnica de controle baseada no modelo ModelBased Control pode em alguns cenários não apresentar um resultado satisfatório ou necessitar de sintonização de parâmetros muito específica para cada paciente perdendo a capacidade de adaptação para uma população maior de indivíduos Nessa perspectiva devido ao seu caráter adaptativo e de aprendizagem contínua as redes neurais artificiais se mostram bastante compatíveis e apropriadas para a resolução do problema proposto Existem várias classificações e tipos de redes neurais cada um com sua aplicabilidade em contextos específicos Um deles em especial é a rede neural do tipo Função de Base Radial RBF Radial Basis Function Em Park e Sandberg 1991 e Park e Sandberg 1993 foi provado matematicamente que a RBF é um aproximador universal necessitando somente de uma camada oculta para aproximar com precisão arbitrária uma função contínua e limitada Ademais Scarselli e Tsoi 1998 sugerem que as RBFs são mais adequadas para problemas com quantidade pequena de entradas na rede neural que como será mostrado adiante é o caso deste trabalho Ela já foi utilizada em Bessa et al 2018 e Santos e Bessa 2019 para compensar incertezas seja de dinâmica não modelada ou de perturbações externas mostrando resultados satisfatórios para as tarefas que foram propostas Por esse motivo esse tipo de rede é utilizado no projeto do controlador para o pâncreas artificial desse trabalho Seu formato e descrição matemática são apresentados a seguir 411 Função de Base Radial RBF As redes neurais do tipo RBF são caracterizadas por terem três camadas a camada de entrada a camada oculta e a camada de saída da rede A Figura 41 apresenta um desenho esquemático do seu formato Cada entrada é propagada para cada neurônio da camada oculta Os neurônios recebem os sinais vindos de cada entrada e aplicam a função de base radial φix φx xi onde x é o vetor de entradas e xi é o vetor de centros da função de base radial do iésimo neurônio HAYKIN 2009 Da camada oculta a saída de cada função de base radial é multiplicada por um peso wi Por fim a saída da rede neural é formada pelo soma das saídas de cada função multiplicada pelos respectivos pesos como mostrado na Equação 41 onde d é a saída da rede neural w é o vetor de pesos e φx é definido na Equação 42 sendo n a quantidade de neurônios da rede d wT φx 41 φx φ1x φ1x φnx T 42 Figura 41 Desenho esquemático da estrutura RBF Fonte elaborado pelo autor A seguir a RBF é introduzida no método de Linearização por Realimentação como um compensador de incertezas isto é como um aproximador de uma função Linearização por Realimenteação RBF Considere um sistema não linear de primeira ordem com incerteza como descrito na Equação 311 e uma lei de controle com compensador d como representado na Equação 43 u b1 f xd λx d 43 onde d é a saída de uma rede neural do tipo RBF com entrada x mostrada na Equação 44 Substituindo 43 em 311 obtémse d wT φx 44 x λx d d 45 Assim a dinâmica do erro de rastreamento é regida pela diferença entre a incerteza e a saída da rede sendo continuamente excitada por essa diferença Nesse caso a saída da rede age como um estimador do termo da incerteza Como a RBF é um aproximador universal é possível descrever a incerteza como d d ε 46 onde ε é o erro de aproximação mínimo e d é a estimativa ideal descrita na Equação 47 sendo w o vetor de pesos ideal constante isto é o conjunto de pesos que proporciona a aproximação ideal com erro ε de uma dada função d wT φx w 0 47 Através de uma manipulação algébrica simples se chega na Equação 49 para a diferença d d d d d ε wT φx wT φx wT φx ε wT wT φx ε w wT φx ε 48 d d δT φx ε δ w w δ w w w 49 Considere a seguinte função candidata de Lyapunov definida positiva na qual η R é uma constante V 12 x2 12η δT δ 410 Derivando a função candidata temse V x x η¹ δ δ x λx d d η¹ δ w x λx δ φx ε η¹ δ w x λx ε η¹ δ w ηx φx Definindo a derivada do vetor de pesos ou seja a lei de atualização dos pesos como na Equação 412 na qual a constante η representa a taxa de aprendizagem V só é garantidamente semidefinida negativa para x ελ com ε ε sendo o limite superior do erro de aproximação como descrito na Equação 413 w ηx φx λx ε V 0 λ R ε ε λx ε x ελ Porém a limitação de w não pode ser garantida quando x ελ Para contornar esse problema assim como feito em Santos e Bessa 2019 e Bessa et al 2017 é utilizado o algoritmo de projeção IOANNOU FIDAN 2006 para garantir que w sempre permaneça em uma região convexa W w Rⁿ w w μ² w ηx φx se w₂ μ ou se w₂ μ e ηx w φx 0 I ww w w ηx φx caso contrário Onde μ representa o limite superior desejado para w₂ com ₂ denotando a norma euclidiana de um vetor Ao adotar 414 e w0₂ μ segue que x ελ e wt₂ μ à medida que t Ou seja ao passo que o erro de rastreamento entra na região x ελ o vetor de pesos que sem o algoritmo de projeção tenderia a crescer indefinidamente em módulo fica limitado assegurando que o erro permaneça nessa região Assim o controlador proposto definido nas Equações 43 44 e 414 garante a convergência do erro de rastreamento para a região fechada X x R x ελ A Figura 42 mostra um diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada no qual é possível visualizar como a técnica de linearização por realimentação a rede neural e o algoritmo de projeção agem de forma conjunta para gerar o sinal de controle Figura 42 Diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada com linearização por realimentação Fonte elaborado pelo autor Modos Deslizantes RBF Considere o sistema não linear incerto de primeira ordem descrito na Equação 311 e a lei de controle com compensador d como apresentada na Equação 415 u b¹ f xd κ sgnx d onde d é a saída de uma rede neural do tipo RBF com entrada x como mostrado na Equação 44 Seguindo os mesmos passos realizados para o caso do controlador por linearização por realimentação obtémse a seguinte equação para a dinâmica do erro em malha fechada x κ sgnx d d Considerando a mesma função candidata de Lyapunov e realizando manipulações algébricas similares é possível chegar em uma condição para garantir a estabilidade do sistema V 12 x² 12η δ δ V x x η¹ δ δ x κ sgnx d d η¹ δ w x κ sgnx ε η¹ δ w ηx φx Definindo a derivada do vetor de pesos como na Equação 419 na qual η representa a taxa de aprendizagem V só é garantidamente semidefinida negativa para κ ε Sendo Capítulo 4 Estratégias de Compensação Inteligente 43 ϵ ε o limite superior do erro de aproximação e γ R uma constante é possível determinar o ganho κ γ ϵ que garante V semidefinida negativa e consequentemente a estabilidade do sistema em malha fechada como mostrado na Equação 420 w ηxϕx 419 κ γ ϵ V x γ sgnx V γ x 420 Dessa forma à medida que t x 0 e δ 0 Consequentemente x xd e w w certificando que a rede neural alcança o vetor de pesos ideal ou seja consegue aproximar a incerteza e que o estado converge para o estado desejado Em contraste com a técnica de linearização por realimentação o controle por modos deslizantes não necessita do algoritmo de projeção para garantir a estabilidade do sistema A Figura 43 mostra um diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada no qual é possível visualizar como a técnica de modos deslizantes e a rede neural agem de forma conjunta para gerar o sinal de controle Figura 43 Diagrama de blocos simplificado do sistema em malha fechada com modos deslizantes Fonte elaborado pelo autor As estratégias de aprendizagem da rede neural ou seja de atualização de vetor de pesos para ambos os casos Equações 412 e 419 não se configuram como aprendizagem supervisionada visto que não se tratam de um treinamento offline onde a rede neural tem acesso a dados préexistentes rotulados para realizar o treinamento Nesse caso tratase de um treinamento online realizado por meio de uma técnica de gradiente descendente obtida através da análise de estabilidade de acordo com a Teoria de Estabilidade de Lyapunov Devido a característica de aprendizagem através da interação da rede com o ambiente paciente virtual a abordagem deste trabalho apresenta aspectos mais semelhantes com a estratégia de aprendizagem por reforço 44 5 Resultados Com o objetivo de testar a eficácia dos controladores propostos foi realizada uma série de simulações para avaliar seus comportamentos médios Os testes computacionais foram divididos em duas partes Na primeira foram simulados 200 pacientes virtuais por um período de 7 dias Na segunda foi realizada a simulação de 1 paciente virtual por um período de 63 dias visando testar o desempenho do controlador a longo prazo Ambos os testes foram realizados com refeições de café da manhã almoço e jantar A dinâmica do sistema regulatório de concentração de glicose foi simulada com o modelo IVP com o intuito de analisar o potencial do controlador inteligente proposto em aproximar esse tipo de sistema Para os controladores foram utilizados os métodos de linearização por realimentação com compensador por rede neural do tipo RBF e algoritmo de projeção e modos deslizantes com compensador por rede neural do tipo RBF Por fim os dois tipos de controladores foram comparados em relação aos seus respectivos desempenhos O código da simulação foi implementado utilizando a linguagem C 51 Geração de Pacientes Virtuais Inicialmente o paciente virtual é criado pelo programa ou seja são escolhidos os seus parâmetros que para o caso do modelo IVP são definidos nas Equações 217 à 221 sendo eles τ1 τ2 CI p2 SI GEZI EGP τm e VG A escolha é feita através de uma amostra aleatória de uma distribuição normal isto é cada paciente é gerado com parâmetros diferentes evidenciando o caráter de variabilidade interpaciente dos parâmetros e tornando a simulação mais próxima da realidade O valor da média da distribuição para cada parâmetro foi escolhida através do valores mostrados em Kanderian et al 2012 Esses valores e os respectivos desvios padrão são apresentados na Tabela 51 Tabela 51 Médias e desvios padrão das distribuições normais utilizadas para gerar os parâmetros dos pacientes virtuais do modelo IVP τ1 τ2 CI p2 SI GEZI EGP τm VG µ 490 470 20100 106106 811104 220103 133 405 2530 σ 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 015µ 3 Fonte Adaptado de Kanderian et al 2012 Para uma distrbuição normal qualquer a chance de um valor se encontrar no intervalo entre µ 3σ e µ 3σ é de aproximadamente 9973 Assim escolher σ 015µ 3 possibilita que os parâmetros sejam distribuídos em torno de suas respectivas médias a uma distância de no máximo 15 do valor da própria média Além de levar em consideração a variabilidade interpaciente o algoritmo desenvolvido também conta com variabilidade intrapaciente Como exposto em SalaMira et al 2017 as fontes de variabilidade fisiológica não são bem compreendidas Existe variabilidade na absorção subcutânea de insulina HAIDAR et al 2013 na sensibilidade a insulina devido a ritmos circadianos SCHEINER BOYER 2005 e até alterações fisiológicas relacionadas a ciclos menstruais em mulheres JOLLY et al 2003 As variações realizadas pelo algoritmo proposto são feitas da seguinte forma cada parâmetro é atualizado a cada iteração do código seguindo uma amplitude e período de variação de acordo com a Equação 51 pit pi0 1 Ai sen2πt τi onde pit representa o parâmetro i no instante t pi0 representa o parâmetro i no instante t0 ou seja o valor inicial do parâmetro Ai e τi representam a amplitude e período de variação do parâmetro i respectivamente e t representa o instante de tempo Dessa forma cada parâmetro varia de forma senoidal em torno do seu valor inicial com amplitude Ai e período τi Um exemplo de como essa variação ocorre ao longo da simulação é mostrado na Figura 51 Figura 51 Exemplo de variação dos parâmetros do modelo IVP ao longo da simulação A escolha tanto dos desvios padrão da geração dos parâmetros quanto das amplitudes e períodos da variação dos parâmetros foi realizada de forma heurística com o intuito único de introduzir na simulação a variabilidade inter e intrapaciente e testar a Capítulo 5 Resultados 46 robustez do controlador sem necessariamente haver relação ou justificativa fisiológica para os valores utilizados A Tabela 52 resume os dados Tabela 52 Amplitudes e períodos utilizados para variar os parâmetros dos pacientes virtuais do modelo IVP τ1 τ2 CI p2 SI GEZI EGP τm VG A 01 01 01 01 01 01 01 01 01 τ 24h 24h 24h 24h 24h 24h 24h 24h 24h Fonte Elaborado pelo autor 52 Geração de Refeições As refeições são geradas de maneira semelhante aos parâmetros do paciente utili zando amostras aleatórias de distribuições normais Nesse caso a quantidade de carboidrato por refeição foi baseada no Manual de Contagem de Carboidratos para Pessoas com Di abetes da SBD SBD 2016 Foram consideradas as seguintes refeições como base para realizar a simulação Café da manhã 1 café com leite sem açúcar 7g 1 pão francês com manteiga queijo e presunto 28g 1 fatia grande de melão 7g Total 42g Almoço Feijão preto cozido 12g Arroz branco cozido 13g Farofa 24g Carne assada 0g Suco de maracujá com açúcar 17g Total 66g Jantar Sopa de legumes com carne 16g 1 pão francês com manteiga 28g 1 café com leite sem açúcar 7g Total 51g Capítulo 5 Resultados 47 As refeições foram determinadas de maneira a servirem como referência para a contagem de quantidade de carboidrato por refeição e por isso não fazem necessariamente parte de uma dieta voltada para pessoas diabéticas Seguindo a mesma lógica aplicada para determinação dos desvios padrão da geração dos pacientes virtuais para a quantidade de carboidratos por refeição foi considerado que a variação é de no máximo 25 em torno do valor da média Esses valores e aqueles referentes aos horários de café da manhã almoço e jantar são apresentados na Tabela 53 Tabela 53 Médias e desvios padrão para as quantidades de carboidatro e horários das refeições Café da Manhã Almoço Jantar Quantidade de µ 42g µ 66g µ 51g Carboidrato σ 35g σ 55g σ 425g Horário da µ 7h30 µ 12h30 µ 19h30 Refeição σ 30min σ 30min σ 30min Fonte Elaborado pelo autor 53 Controlador Os controladores a serem utilizados nas simulações seguem as leis de controle mostradas nas Equações 43 e 415 para linearização por realimentação e modos deslizan tes respectivamente Em concordância com o que já foi exposto é considerado que os controladores não têm conhecimento sobre a dinâmica do sistema ou seja que se trata de um controle nãobaseado no modelo nonmodelbased control que como descrito anteriormente tem aspectos compatíveis com o problema em questão Com isso para ambos os controladores temse os termos ˆf 0 e ˆb 1 A variável x representa o estado G a concentração de glicose no sangue e xd representa a glicemia desejada Por fim a frequência de aquisição de glicemia e de atuação do sinal de controle em todos os testes foi de 1 vez a cada 5 minutos compatível com os CGMs comerciais Para os dois controladores testados é utilizada a mesma estrutura de RBF isto é a mesma quantidade de neurônios a mesma função de base radial os mesmos centros e larguras e o mesmos valores para inicialização dos pesos No total foram utilizados 11 neurônios A função de base radial escolhida é a curva gaussiana apresentada na Equação 52 Os centros e larguras das funções são mostrados na Tabela 54 Além disso o gráfico de sua disposição em torno de x 0 é mostrado na Figura 52 Em relação ao valor inicial dos pesos todos são inicializados como zero ou seja w0 0 ϕx exp12 x c l 2 Tabela 54 Centros e larguras das funções de base radial ϕ1 ϕ2 ϕ3 ϕ4 ϕ5 ϕ6 ϕ7 ϕ8 ϕ9 ϕ10 ϕ11 Centro c 250 100 80 50 20 00 50 100 200 400 1000 Largura l 200 150 100 80 50 50 50 200 400 1000 2000 Fonte Elaborado pelo autor Figura 52 Disposição das funções de base radial em relação ao erro de rastreamento 54 Simulações Para todos os testes realizados os valores das métricas utilizadas para avaliar a eficiência dos controladores propostos estão presentes na Tabela 12 para meta glicêmica na Tabela 13 para tempo no alvo e os valores citados anteriormente de variabilidade glicêmica Ao fim de cada simulação é gerado um relatório contendo os dados utilizados para analisar o comportamento do controlador Foram calculadas a glicemia média geral e para os períodos diurno e nortuno separados o desvio padrão e o coeficiente de variação gerais e para os períodos diurno e nortuno separados a insulina injetada por dia média geral e para os períodos diurno e nortuno separados o tempo médio passado em cada regime glicêmico tempo no alvo e a quantidade de pacientes que entrou em cada regime Além disso o relatório apresenta os maiores e menores valores de média glicêmica desvio padrão e coeficiente de variação registrados assim como os maiores picos hipo e hiperglicêmicos Foi considerado que o período diurno começa as 6h e termina as 22h Por fim como será explicado adiante os primeiros 3 dias de cada simulação são destinados ao Capítulo 5 Resultados 49 treinamento da rede neural portanto os dados para análise são coletados a partir do dia 4 da simulação ou seja só o regime permanente com a rede neural já treinada Parte I Na primeira parte dos testes realizados foram simulados 200 pacientes virtuais por um período de 7 dias com refeições de café da manhã almoço e jantar Para os dois controladores os primeiros 3 dias foram de aprendizagem mais rápida seguido de 4 dias de aprendizagem mais lenta Isso se deve ao fato de que os controladores não têm conhecimento algum do sistema então a rede neural precisa treinar mais rapidamente no início para depois de ter aprendido as nuances da dinâmica diminuir o treinamento evitando episódios hipo ou hiperglicêmicos Assim o parâmetro de aprendizagem η foi variado de acordo com a Equação 53 η 05 no dia 1 01 nos dias 2 e 3 005 nos dias 4 a 7 53 Linearização por Realimentação RBF Para a simulação do controlador utilizando a técnica de linearização por realimenta ção com o compensador de rede neural do tipo RBF e algoritmo de projeção foi escolhido xd 110 mgdL para o valor desejado de glicemia xd 0 para o valor desejado da varia ção da glicemia λ 1 para o ganho do controlador e µ 30000 para o limite superior da norma euclidiana do vetor de pesos necessário para implementação do algoritmo de projeção como descrito na Equação 414 Os resultados da simulação são apresentados nas Tabelas 55 e 56 e 57 Tabela 55 Médias de glicemia desvio padrão coeficiente de variação e insulina injetada por dia para os 200 pacientes FBL mgdL U Glicemia média 11597 3127 2696 Insulina 24h média 4726 315 Durante o dia 12470 3279 2629 Durante o dia 3359 198 Durante a noite 9850 1812 1839 Durante a noite 1367 135 Formato Média Desvio Padrão Coeficiente de Variação Fonte Elaborado pelo autor Os dados das Tabelas 55 e 56 mostram que de fato a glicemia média é menor durante a noite já que o paciente passa um longo período sem se alimentar Consequen temente há uma exigência menor de injeção de insulina Também os valores médios de desvio padrão e coeficiente de variação para glicemia foram abaixo dos valores de referência Capítulo 5 Resultados 50 Tabela 56 Tempo no alvo com valores de referência e quantidade de pacientes por regime FBL Regime mgdL Tempo no Alvo Quantidade de Pacientes Hiperglicemia Severa 250 000 000 5 0 Hiperglicemia Moderada 180 285 179 25 189 Normoglicemia 70 180 9714 179 70 11 Hipoglicemia Moderada 70 001 007 4 2 Hipoglicemia Severa 54 000 000 1 0 Fonte Elaborado pelo autor máximos de 50 mgdL e 36 respectivamente O tempo no alvo para cada regime glicêmico também foi de acordo com os valores de referência Além disso nenhum dos 200 pacientes entrou nos regimes de hipo ou hiperglicemia severos e somente 2 pacientes apresentaram hipoglicemia moderada respresentando cerca de 001 do tempo da simulação Esse resultado demonstra que o controlador atuou de maneira eficiente no que diz respeito a manter a normoglicemia evitando eventos hipoglicêmicos Em comparação com outro trabalho que investigou a utilização de redes neurais no controle glicêmico Allam et al 2012 utilizaram uma RNN em conjunto com fuzzy para um paciente virtual do modelo Hovorka e obteve uma glicemia média de 12396 mgdL Além disso registrou 142 8431 e 065 de tempo médio em hiperglicemia moderada normoglicemia e hipoglicemia moderada respectivamente Em Turksoy et al 2017 onde 7 pacientes reais foram testados com um controlador que não necessitava de anúncio de refeição foram registrados 58 215 706 19 e 03 de tempo médio em hipergli cemia severa moderada normoglicemia hipoglicemia moderada e severa respectivamente Com isso o controlador proposto apesar de ter sido testado em um modelo simplificado demonstra capacidade em melhorar a regulação glicêmica em pacientes com DM1 Tabela 57 Maiores e menores valores de glicemia média desvio padrão coeficiente de variação e picos glicêmicos entre os 200 pacientes FBL Glicemia Média mgdL DP mgdL CV Pico mgdL 12339 Paciente 150 3636 Paciente 3 3103 Paciente 45 22447 Paciente 76 10792 Paciente 26 2594 Paciente 141 2291 Paciente 141 6941 Paciente 26 DP desvio padrão CV coeficiente de variação Fonte Elaborado pelo autor Na Tabela 57 é possível observar que mesmo para os valores extremos de desvio padrão e coeficiente de variação ambos permaneceram abaixo do valores de referência Capítulo 5 Resultados 51 máximos O maior pico hipoglicêmico registrado foi de 6941 mgdL para o paciente 76 evidenciando que mesmo entrando no regime de hipoglicemia moderada o valor foi muito próximo do limiar com a normoglicemia 70 mgdL O resultado mostra que o controlador por linearização por realimentação com rede neural do tipo RBF e algoritmo de projeção conseguiu atender de forma eficiente todos os critérios para o controle de regulação glicêmica estipulados isto é todas as métricas analisadas estiveram de acordo com os valores de referência apresentados anteriormente e estabelecidos nas Diretrizas da Sociedade Brasileira de Diabetes SBD 2019 Modos Deslizantes RBF Para a simulação do controlador utilizando a técnica de modos deslizantes com o compensador de rede neural do tipo RBF foi escolhido xd 120 mgdL para o valor desejado de glicemia xd 0 para o valor desejado da variação da glicemia e κ 1 para o ganho do controlador O valor mais elevado de glicemia desejada em comparação com a técnica de linearização por realimentação foi escolhido porque o controlador por modos deslizantes com o valor de referência de 120 mgdL apresentou melhor desempenho em relação a evitar hipoglicemia quando comparado com outros valores de referência Os resultados da simulação são apresentados nas Tabelas 58 e 59 e 510 Note que apesar de a técnica de modos deslizantes garantir a estabilidade sem a necessidade de um compensador o controlador é projetado com a rede neural RBF Isso se deve pelo fato de que o controlador não tem conhecimento do sistema e consequentemente a incerteza é muito alta Assim o termo de ganho κ não consegue por si só guiar o erro de rastreamento de maneira adequada e portanto se faz necessária a utilização de um compensador para garantir que o controlador seja adaptativo o suficiente para lidar com as não linearidades o atraso a dinâmica não modelada e a incerteza do sistema A mesma lógica é utilizada na Parte II dos testes realizados Tabela 58 Médias de glicemia desvio padrão coeficiente de variação e insulina injetada por dia para os 200 pacientes SMC mgdL U Glicemia média 11519 3243 2815 Insulina 24h média 4771 419 Durante o dia 12459 3403 2731 Durante o dia 3436 281 Durante a noite 9639 1767 1833 Durante a noite 1335 160 Formato Média Desvio Padrão Coeficiente de Variação Fonte Elaborado pelo autor Capítulo 5 Resultados 52 Tabela 59 Tempo no alvo com valores de referência e quantidade de pacientes por regime SMC Regime mgdL Tempo no Alvo Quantidade de Pacientes Hiperglicemia Severa 250 000 000 5 0 Hiperglicemia Moderada 180 269 144 25 194 Normoglicemia 70 180 9731 144 70 6 Hipoglicemia Moderada 70 000 000 4 0 Hipoglicemia Severa 54 000 000 1 0 Fonte Elaborado pelo autor Assim como no caso anterior os valores médios apresentados nas Tabelas 58 e 59 de desvio padrão e coeficiente de variação para glicemia ficaram abaixo dos valores de referência máximos O tempo no alvo para cada regime glicêmico também ficou de acordo com os valores de referência Além disso nenhum dos 200 pacientes entrou nos regimes de hipo ou hiperglicemia severos e diferentemente do caso anterior nenhum paciente apresentou hipoglicemia moderada ou seja não houve qualquer momento da simulação em que um paciente esteve com glicemia abaixo de 70 mgdL O resultado mostra que o controlador conseguiu eficientemente manter a normoglicemia evitando eventos hipoglicêmicos melhor até do que a técnica de linearização por realimentação Em SalaMira et al 2019 a técnica de modos deslizantes foi utilizada para detectar ingestão de alimentos em conjunto com um controlaodr PD Nesse caso a simulação foi realizada através do T1DMS e resultou em testes sem anúncio de alimentação em uma glicemia média de 14669 mgdL Ainda a simulação registrou 273 2251 7746 003 e 001 de tempo médio em hiperglicemia severa moderada normoglicemia hipo glicemia moderada e severa respectivamente Em outro trabalho que investigou o controle de glicemia sem anúncio de refeição no simulador T1DMS Sanz et al 2020 utilizaram um controlador feedforward com observador de perturbação e obtiveram uma glicemia média de 144 mgdL Ademais registrou 13 e 80 de tempo médio em hiperglicemia severa e normoglicemia respectivamente Apesar de ter sido testado em um modelo simplificado essas comparações mostram que o controlador analisado assim como no caso anterior tem capacidade de melhorar a regulação glicêmica em pacientes com DM1 Capítulo 5 Resultados 53 Tabela 510 Maiores e menores valores de glicemia média desvio padrão coeficiente de variação e picos glicêmicos entre os 200 pacientes SMC Glicemia Média mgdL DP mgdL CV Pico mgdL 11874 Paciente 107 3667 Paciente 132 3202 Paciente 132 22239 Paciente 170 11102 Paciente 58 2772 Paciente 39 2368 Paciente 39 7004 Paciente 184 DP desvio padrão CV coeficiente de variação Fonte Elaborado pelo autor Da mesma forma que no caso anterior o desvio padrão e coeficiente de variação apresentados na Tabela 510 permaneceram abaixo dos valores de referência máximos Além disso o maior pico hipoglicêmico registrado também foi próximo do limiar com a normoglicemia porém neste caso o valor foi de 7004 mgdL Com isso o controlador por modos deslizantes com rede neural do tipo RBF também conseguiu atender os critérios de métricas previamente estabelecidos No geral os dois controladores apresentaram desempenhos bastante similares em relação às médias glicêmicas desvio padrão coeficiente de variação e insulina injetada por dia com a técnica de linearização por realimentação sendo um pouco superior O mesmo pode ser dito quanto ao tempo no alvo porém nesse caso a técnica de modos deslizantes foi um pouco superior No tocante aos maiores e menores valores de glicemia média desvio padrão coeficiente de variação e picos glicêmicos o resultado também foi bastante similar com uma pequena vantagem para a técnica de linearização por realimentação no caso do DP e CV e desvantagem no caso dos valores de pico de glicemia onde a técnica de modos deslizantes se saiu melhor Por fim para melhor visualização dos resultados são apresentados os gráficos de variação de glicemia e sinal de controle com o tempo e o gráfico da quantidade de carboidrato por refeição para um paciente de cada caso Para o controlador por linearização por realimentação são apresentados os gráficos do paciente 141 que teve os menores valores de DP e CV Já para o controlador por modos deslizantes são apresentados os gráficos do paciente 132 que teve o maiores valores de DP e CV Esses dois pacientes foram escolhidos por representarem resultados extremos da simulação de cada controlador A Figura 53 mostra que o controlador que nesse caso é por linearização por realimentação teve um desempenho ideal isto é se manteve no regime de normoglicemia durante todo o tempo analisado a partir do quarto dia O oitavo e último dia foi simulado sem refeição com o objetivo de avaliar se a lei de controle proposta realmente leva o sistema para o estado desejado Assim é possível visualizar que a glicemia tende para o valor desejado que nesse caso é de 110 mgdL Na Figura 54 podese visualizar uma anormalidade nas refeições administradas No segundo e quarto dias as refeições de café Capítulo 5 Resultados 54 0 50 100 150 200 250 300 350 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Gt mgdL t dias Gt Hiperglicemia Severa Hiperglicemia Moderada Glicemia Desejada Hipoglicemia Moderada Hipoglicemia Severa Figura 53 Variação da glicemia em função do tempo para o paciente 141 FBL 35 40 45 50 55 60 65 70 0 1 2 3 4 5 6 7 DG g t dias DG Figura 54 Quantidade de carboidrato ingerido em cada refeição para o paciente 141 FBL da manhã e almoço foram ingeridas praticamente uma seguida da outra Mesmo com essa ingestão irregular o controlador conseguiu regular a glicemia do paciente de forma eficiente evitando eventos hipo ou hiperglicêmicos Na Figura 55 podese notar que o controlador age de forma similar às infusões de insulina tradicionais ou seja com injeções basal e bolus Entre as refeições são adminis tradas doses de insulina quase constantes análogas a injeção basal Quando o controlador Capítulo 5 Resultados 55 0 05 1 15 2 25 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ut Uh t dias ut Figura 55 Sinal de controle em função do tempo para o paciente 141 FBL percebe a ingestão de alimentos devido ao crescimento da concentração de glicose no sangue administra altas doses de insulina análogas a injeção bolus Além disso é possível perceber que a injeção entre refeições tende a diminuir com tempo evidenciando que o controlador aprende com o tempo a injetar menos insulina e de forma mais eficiente 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Gt mgdL t dias Gt Hiperglicemia Severa Hiperglicemia Moderada Glicemia Desejada Hipoglicemia Moderada Hipoglicemia Severa Figura 56 Variação da glicemia em função do tempo para o paciente 132 SMC A Figura 56 mostra que o controlador que nesse caso é por modos deslizantes não teve um desempenho ideal Apesar de ter evitado entrar em regime hipoglicêmico entrou Capítulo 5 Resultados 56 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 0 1 2 3 4 5 6 7 DG g t dias DG Figura 57 Quantidade de carboidrato ingerido em cada refeição para o paciente 132 SMC diversas vezes no regime de hiperglicemia moderada evidenciando que a administração de insulina poderia ter ocorrido de forma mais eficaz Assim como no caso anterior a lei de controle tende a levar o sistema ao estado desejado nesse caso 120 mgdL no oitavo dia de simulação As refeições mostradas na Figura 57 sugerem que o comportamento indesejado do controlador pode ter sido devido a grande disparidade na quantidade de carboidrato entre as refeições de café da manhã e almoço nos três primeiros dias ou seja justamente no período de aprendizagem mais intensa da rede neural Essa diferença pode ter levado os pesos da rede neural para valores não ótimos fazendo com que ela não conseguisse prever a dinâmica do sistema de maneira adequada e consequentemente não injetando insulina de maneira a evitar os episódios hiperglicêmicos Mesmo com o comportamento irregular o controlador conseguiu um bom desempenho permanecendo no regime de normoglicemia durante quase toda a simulação e evitando a hipoglicemia Na Figura 58 vale destacar que apesar de a lei de controle ter agido de forma similar às infusões de insulina tradicionais ela diferiu em relação àquela apresentada no caso do controlador por linearização por realimentação É possível perceber que nesse caso as injeções entre refeições não são quase constantes como são na Figura 55 e sim com aspecto ondulatório Além disso as injeções bolus são suaves e com picos arredondados diferentemente do caso anterior Essas diferenças evidenciam que as estratégias de controle utilizadas geram perfis de sinais de controle diferentes mas que mesmo assim conseguem cumprir o objetivo proposto de regulação glicêmica Capítulo 5 Resultados 57 0 05 1 15 2 25 3 35 4 45 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ut Uh t dias ut Figura 58 Sinal de controle em função do tempo para o paciente 132 SMC Por fim para o modelo de regulação da concentração de glicose utilizado IVP os resultados dos controladores propostos foram bastante similares com diferenças pontuais de desempenho que podem ser atribuídas às diferenças de parâmetros entre os pacientes e à geração de refeições de cada simulação Dessa forma é considerado que os controladores tiveram desempenhos equivalentes Em seguida são realizadas simulações para avaliar o comportamento dos controladores a longo prazo Parte II Na segunda parte dos testes realizados foi simulado 1 paciente virtual por um período de 63 dias com refeições de café da manhã almoço e jantar O intuito desse teste é de analisar o desempenho dos controladores propostos a longo prazo ou seja como eles se comportam funcionando por vários dias sem que haja intervenção humana Analogamente para os dois controladores os primeiros 3 dias foram de aprendizagem mais rápida seguido de 60 dias de aprendizagem mais lenta Para facilitar a visualização dos dados devido à grande quantidade de dias si mulados foi criado um gráfico de perfil glicêmico similar ao AGP Ambulatory Glucose Profile O AGP é um gráfico gerado pelo software1 gratuito da empresa FreeStyle chamado LibreView De acordo com a Sociedade Brasileira de Diabetes o AGP é o padrãoouro de gráfico para análise da glicemia média variabilidade glicêmica através do intervalo interquartil dos riscos de hipoglicemia por horário do dia e das glicemias antes e depois 1 Disponível em httpswwwfreestyleabbottbrptplataformasdigitaiseappslibreviewhtml Acesso em 24 abr 2021 Capítulo 5 Resultados 58 de refeições SBD 2019 O perfil glicêmico criado neste trabalho tenta emular um AGP para a situação de uma simulação computacional Além disso foi criado também um gráfico de perfil de infusão de insulina nos mesmos moldes do AGP Nesse caso o objetivo é analisar o comportamento de injeção de insulina do controlador ao longo do dia Linearização por Realimentação RBF Da mesma forma como na Parte I dos testes foi escolhido xd 110 mgdL para o valor desejado de glicemia xd 0 para o valor desejado da variação da glicemia λ 1 para o ganho do controlador e µ 30000 para o limite superior da norma euclidiana do vetor de pesos A taxa de aprendizagem η foi variada da mesma maneira que apresentada na Equação 53 Os gráficos de perfil glicêmico e de infusão de insulina gerados podem ser visualizados nas Figuras 59 e 510 respectivamente Além disso a simulação registrou uma média de insulina injetada por dia de 4402 062 U e picos glicêmicos de 23199 mgdL máximo e 7767 mgdL mínimo Paciente 1 60 dias Glicemia Media mgdL 11892 DesvioPadrao mgdL 3164 500 Coeficiente de Variacao 2661 36 Muito Baixo 54 mgdL 000 1 Baixo 70 mgdL 000 4 No Alvo 70 180 mgdL 9438 70 Alto 180 mgdL 562 25 Muito Alto 250 mgdL 000 5 Valores de Referˆencia 0 50 100 150 200 250 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Glicemia mgdL t h 1090 2575 5050 µ σ Figura 59 Perfil glicêmico para o controlador FBLRBF O perfil glicêmico apresentado na Figura 59 mostra uma grande quantidade de dados que resumem muito bem a simulação Primeiramente são apresentados a glicemia Capítulo 5 Resultados 59 média o desvio padrão e o coeficiente de variação Tanto o DP quanto o CV registrados foram abaixo dos valores de referência máximos que inclusive são informados no perfil O perfil também indica o tempo no alvo para cada regime glicêmico assim como os valores de referência evidenciando que o resultado cumpriu os critérios de métrica estabelecidos No gráfico podemse visualizar 3 curvas e duas regiões destacadas A curva em vermelho representa o valor médio de glicemia para um horário específico levando em consideração os valores de glicemia de todos os dias analisados naquele horário específico A curva em preto representa o desvio padrão de glicemia para um horário específico calculado com a mesma lógica que a média Já a curva azul e as regiões destacadas representam valores de percentil Nesse caso o percentil 50 mediana está representado na curva azul Ou seja metade dos valores registrados de glicemia para um horário específico está abaixo dessa curva enquanto a outra metade está acima Os percentis 1090 são representados pela região destacada em azulclaro isto é para um horário específico 10 dos valores estão abaixo da região 80 dos valores se encontram dentro da região e 10 dos valores estão acima da região A mesma lógica vale para os percentis 2575 também chamado de interquartil Para melhor visualização dos valores de referência dos regimes são adicionadas linhas tracejadas paralelas ao eixo horizontal Essas linhas correspondem aos valores de hiperglicemia severa moderada glicemia desejada hipoglicemia moderada e severa de cima para baixo respectivamente Esses dados são pertinentes pois informam sobre os riscos de hipo e hiperglicemia por horário do dia assim como apresentam uma melhor forma de visualizar quais horários do dia estão associados a valores altos ou baixos de glicemia A curva com o desvio padrão auxilia na localização dos horários críticos Primeiramente é possível observar 6 valores de pico para o desvio padrão ao longo do dia Isso ocorre por que a geração de refeição é feita de acordo com uma distribuição normal com uma janela de aproximadamente 3 horas Então ao longo dos 60 dias o paciente se alimentou algumas vezes mais cedo e outras mais tarde de acordo com essa janela de horário fazendo com que aparecessem dois picos por refeição Os picos entre as 12h e 14h e as 20h apontam para informações pertinentes dos intervalos de percentil Em ambos podese observar que o valor da mediana está muito mais próximo dos valores de percentil 10 e 25 do que dos valores de percentil 75 e 90 Isso sugere que nesses horários os valores 50 mais baixos abaixo da mediana registrados foram muito próximos enquanto os 50 mais altos acima da mediana foram bastante espaçados culminando no alto valor de desvio padrão observado É possível então concluir que esses horários estão associados aos picos glicêmicos pósprandiais Esse tipo de informação é muito importante e imprescindível para se ter um bom controle glicêmico visto que os profissionais de saúde podem elaborar planos e metas com seus pacientes para lidarem Capítulo 5 Resultados 60 com maior segurança com esses horários do dia Paciente 1 60 dias 0 05 1 15 2 25 3 35 4 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Infusao de Insulina Uh t h 1090 2575 5050 µ σ Figura 510 Perfil de infusão de insulina para o controlador FBLRBF Em relação ao perfil da Figura 510 primeiramente é preciso notar que o aspecto não contínuo das curvas é devido ao fato de que um valor novo de sinal de controle só é calculado a cada 5 min ou seja durante 5 min a injeção de insulina é constante gerando o aspecto de funções degrau em sequência observado Analogamente ao perfil anterior as mesmas curvas e regiões são apresentadas Nesse caso o objetivo do perfil é que ele seja analisado em conjunto com o perfil glicêmico para observar quais horários do dia houve tendência em administrar insulina além do necessário visando evitar episódios de hipoglicemia Da mesma forma analisar também em quais horários foi injetada insulina abaixo do suficiente visando diminuir os picos de hiperglicemia Uma observação pertinente é que os valores máximos de desvio padrão para o perfil de infusão de insulina correspondem aos picos mencionados para o perfil glicêmico mostrando que nos horários do dia em que houve maior variação glicêmica houve também maior variação de injeção de insulina Essa informação evidencia que o aumento rápido de glicemia devido à ingestão de alimentos está associado à uma reação rápida e eficiente por parte do controlador que injeta doses altas de insulina para compensar o futuro aumento de concentração de glicose no sangue Dessa forma novamente é possível observar a capacidade da rede neural em aprender as nuances da dinâmica do sistema mesmo sem ter qualquer conhecimento prévio sobre ele Capítulo 5 Resultados 61 Modos Deslizantes RBF Da mesma forma como na Parte I dos testes foi escolhido xd 120 mgdL para o valor desejado de glicemia xd 0 para o valor desejado da variação da glicemia e κ 1 para o ganho do controlador Já a taxa de aprendizagem η foi variada de maneira diferente Até o sétimo dia η variou da mesma forma como apresentado na Equação 53 Porém a partir do dia 8 foi preciso diminuir a taxa de aprendizagem para evitar que os pesos da rede neural variassem além do necessário e consequentemente prejudicassem o desempenho do controlador A variação da taxa de aprendizagem ao longo da simulação é realizada de acordo com a Equação 54 Note que para o caso do controle por linearização por realimentação não foi necessário fazer essa alteração Isso se deve pelo fato de que o algoritmo de projeção impõe um limite superior para a norma euclidiana do vetor de pesos evitando o crescimento indesejado dos pesos sem a necessidade de diminuir a taxa de aprendizagem Os gráficos de perfil glicêmico e de infusão de insulina gerados podem ser visualizados nas Figuras 511 e 512 respectivamente Além disso a simulação registrou uma média de insulina injetada por dia de 4705 055 U e picos glicêmicos de 21825 mgdL máximo e 7478 mgdL mínimo η 05 no dia 1 01 nos dias 2 e 3 005 nos dias 4 a 7 001 nos dias 8 a 63 54 Capítulo 5 Resultados 62 Paciente 1 60 dias Glicemia Media mgdL 11920 DesvioPadrao mgdL 3522 500 Coeficiente de Variacao 2955 36 Muito Baixo 54 mgdL 000 1 Baixo 70 mgdL 000 4 No Alvo 70 180 mgdL 9367 70 Alto 180 mgdL 633 25 Muito Alto 250 mgdL 000 5 Valores de Referˆencia 0 50 100 150 200 250 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Glicemia mgdL t h 1090 2575 5050 µ σ Figura 511 Perfil glicêmico para o controlador SMCRBF O perfil glicêmico apresentado na Figura 511 mostra que os resultados da simulação atenderam aos critérios de métricas previamente estabelecidos Analogamente ao caso anterior podese observar os 6 picos na curva do desvio padrão com os maiores sendo aproximadamente nos mesmos horários entre as 12h e 14h e as 20h Outra informação importante do perfil glicêmico é a faixa de glicemia por horário do dia Por exemplo para os picos correspondentes às refeições de almoço e jantar os perfis de ambos os controladores apresentaram faixas de glicemia muito similares Porém para o café da manhã é possível notar que a técnica de linearização por realimentação teve um desempenho superior com 90 dos valores registrados estando abaixo de 160 mgdL enquanto para a técnica de modos deslizantes esse valor foi por volta de 180 mgdL Ademais apesar de ter registrado um pico hiperglicêmico mais baixo o controlador SMC apresentou glicemia média desvio padrão e coeficiente de variação mais altos do que o FBL O tempo no alvo também foi menor para o caso do controlador SMC Esses resultados sugerem que a longo prazo o controlador por linearização por realimentação com rede neural RBF e algoritmo de projeção tende a apresentar um desempenho melhor Essa diferença de performance pode ser creditada ao algoritmo de projeção que garantiu estabilidade na atualização do vetor de pesos ao longo de toda simulação sem que fosse necessária a alteração da taxa de aprendizagem Capítulo 5 Resultados 63 Paciente 1 60 dias 0 05 1 15 2 25 3 35 4 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Infusao de Insulina Uh t h 1090 2575 5050 µ σ Figura 512 Perfil de infusão de insulina para o controlador SMCRBF O perfil de infusão de insulina da Figura 512 revela uma diferença em relação ao caso anterior enquanto para o controlador FBL foram observados 4 picos para o SMC só foram 3 picos Essa diferença evidencia mais uma vez que as duas técnicas de fato têm estratégias de injeção de insulina diferentes de acordo com a lei de controle de cada uma Finalmente podese concluir que na Parte I dos testes realizados os desempenhos dos controladores propostos foram equivalentes Já na Parte II a técnica de linearização por realimentação em conjunto com o algoritmo de projeção apresentou resultados melhores quando comparada com o controlador por modos deslizantes 64 6 Considerações Finais Neste trabalho foi abordado o problema de controle da concentração de glicose sanguínea em pessoas com diabetes mellitus tipo 1 A regulação da concentração de glicose no sangue é realizada por meio de um sistema chamado Pâncreas Artificial no qual um controlador calcula a quantidade ideal de insulina a ser injetada na via subcutânea de acordo com os valores de glicemia do paciente Em concordância com o que foi discutido no Capítulo 1 e reafirmado nos capítulos posteriores o comportamento dinâmico da regulação glicêmica é caracterizado por alta complexidade não linearidade e atraso inerentes de um processo fisiológico humano Consequentemente os modelos matemáticos que tentam reproduzir esse comportamento dinâmico são não lineares de ordem alta e têm elevado grau de incerteza impondo portanto uma série de desafios para o controle do sistema No Capítulo 1 o diabetes foi situado quanto às suas classificações diagnóstico complicações e tratamentos assim como foi apresentada a fisiologia do pâncreas órgão que desempenha papel fundamental na homeostase da glicemia Além disso foi abordado o histórico do controle glicêmico para pacientes com DM1 culminando nos sistemas de pâncreas artificial atuais Em seguida foi apresentada no Capítulo 2 a descrição matemática dos modelos do sistema regulatório de glicemia Bergman Hovorka e IVP O modelo IVP que é de complexidade intermediária entre o de Bergman e o Hovorka foi o escolhido para realizar as simulações deste trabalho visto que ele é de fácil implementação e apresenta boa compatibilidade com dados de estudos clínicos O Capítulo 3 mostrou as técnicas de linearização por realimentação e modos deslizantes utilizadas no controladores propostos analisando suas condições de estabilidade Logo após foi descrito no Capítulo 4 o compensador usado na lei de controle a rede neural do tipo função de base radial Também foi mostrada a prova de estabilidade para ambas as técnicas de controle com compensação através da rede neural do tipo RBF Por fim foram apresentados os resultados obtidos através das simulações computacionais no Capítulo 5 Foi apresentado como a simulação foi realizada geração de pacientes e refeições e dados dos controladores e discutido o desempenho para cada controlador proposto Foram utilizados dois esquemas de controle para as simulações linearização por realimentação com rede neural do tipo RBF e algoritmo de projeção e modos deslizantes com rede neural do tipo RBF As simulações foram separadas em duas partes Na primeira foram simulados 200 pacientes virtuais por um período de 7 dias dos quais 3 dias foram de aprendizagem intensa da rede neural e 4 dias foram de análise do controlador com a rede treinada Apesar de terem apresentado diferenças pontuais nos resultados por serem muito pequenas foi considerado que os controladores tiveram desempenhos equivalentes No pior Capítulo 6 Considerações Finais 65 cenário os controladores alcançaram média glicêmica de 11597 mgdL e 9714 do tempo em regime normoglicêmico indicando que a abordagem proposta é uma alternativa com grande potencial para o controle glicêmico em pessoas com DM1 Na segunda parte dos testes foi simulado 1 paciente virtual por um período de 63 dias dos quais 3 dias foram de aprendizagem mais intensa da rede neural e 60 dias foram de análise da performance do controlador com a rede treinada Através dessa simulação foi possível avaliar o comportamento dos controladores a longo prazo ou seja como eles se comportam após um longo tempo atuando sem que haja intervenção humana Devido à dificuldade de analisar um gráfico com essa grande quantidade de dias foram gerados perfis de glicemia e de infusão de insulina Esses perfis foram inspirados no AGP um perfil glicêmico criado pelo software gratuito LibreView da empresa FreeStyle Os intervalos de percentil presentes no perfil gerado possibilitaram a determinação dos horários críticos do dia isto é os horários associados a maiores variações glicêmicas Os controladores testados apresentaram resultados semelhantes porém com uma vantagem para aquele com a técnica de linearização por realimentação O desempenho melhor do controlador com FBL pode ser creditado ao algoritmo de projeção que garantiu estabilidade à atualização dos pesos da rede ao longo da simulação No pior cenário foi registrada uma glicemia média de 11920 mgdL e 9367 do tempo em normoglicemia Esse resultados sugerem que mesmo a longo prazo e sem intervenção externa a abordagem proposta tem grande capacidade de continuamente aprender sobre o sistema e se adaptar às suas mudanças ao passo que mantém a normoglicemia e evita episódios hipoglicêmicos Finalmente o sistema de controle inteligente proposto baseado em uma técnica de controle não linear com um compensador por redes neurais se mostrou apto para lidar com o problema de regulação glicêmica em pacientes com DM1 de forma eficaz Devido à sua característica de aprendizagem contínua a abordagem tem condições de aproximar as incertezas do sistema sem o conhecimento prévio de sua dinâmica e sem que seja necessário o anúncio de alimentação por parte do paciente utilizando somente o valor da concentração de glicose no sangue Como sugestão para eventuais trabalhos posteriores recomendase uma melhor geração de pacientes virtuais e de refeições a avaliação do controlador proposto para modelos de regulação mais complexos como o Hovorka e o UVAPadova a análise de outros tipos de redes neurais para o compensador e estudos clínicos com a inclusão de prática de atividades físicas A geração de pacientes se beneficiaria de dados de estudos clínicos para que os pacientes virtuais tivessem parâmetros mais próximos do que se observa na realidade dando maior credibilidade e robustez para as simulações A geração de refeições necessita de uma base nutricional maior que reflita o diaadia da alimentação de um paciente diabético Além disso certificar que duas refeições não sejam ingeridas em sequência em um curto período de tempo tornaria a simulação mais realista visto que Capítulo 6 Considerações Finais 66 dificilmente uma pessoa real teria esse comportamento Também a utilização de outros tipos de redes neurais como a RNN poderia gerar resultados interessantes dignos de investigação principalmente para simulações com modelos de regulação glicêmica mais complexos Por fim para determinar se a abordagem proposta de fato poderia ser aplicada em pacientes reais com DM1 é imprescindível realizar testes com o modelo Hovorka o simulador T1DMS e posteriormente estudos clínicos randomizados com a inclusão de prática de atividades físicas Somente após essas etapas seria possível garantir a segurança e qualidade do controlador inteligente proposto para utilização em pacientes reais 67 Referências ABURMILEH A GARCIAGABIN W Wiener slidingmode control for artificial pancreas A new nonlinear approach to glucose regulation Computer methods and programs in biomedicine Elsevier v 107 n 2 p 327340 2012 Citado 2 vezes nas páginas 16 e 20 ABURMILEH A GARCIAGABIN W ZAMBRANO D A robust sliding mode controller with internal model for closedloop artificial pancreas Medical biological engineering computing 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N 3 1Universidade Federal de Campina Grande Unidade Acadêmica de Engenharia Química stefanoquimicagmailcom 2Universidade Federal de Campina Grande Unidade Acadêmica de Engenharia Químjca raquel13andradehotmailcom 3Universidade Federal de Campina Grande Unidade Acadêmica de Engenharia Químjca niltonufcggmailcom RESUMO O presente trabalho descreve o desenvolvimento de controladores clássicos e preditivos baseados em modelo MPC para o tratamento de pacientes com diabetes tipoI a qual impede que um indivíduo produza sua própria insulina no pâncreas estes controladores podem ser inseridos em pequenas bombas artificiais implantáveis juntamente com sensores que medem continuamente os níveis de glicose sanguínea as quais aplicam a quantidade adequada de insulina no paciente de forma a manter a concentração de glicose em níveis seguros após a ingestão de refeições O modelo de Bergman descreve matematicamente a interação glicoseinsulina em indíviduos diabéticos tipoI sendo assim utilizado como modelo matemático para o problema de controle de glicose As etapas prévias à construção e análise dos controladores incluem a estimativa de valores estacionários basais para as variáveis consideradas no modelo e a proposta de uma equação matemática que descreva a dinâmica da digestão de carboidratos de forma mais realística Para a análise dos controladores de glicose realizaramse simulações dinâmicas utilizando o pacote computacional MatlabSimulink e comparouse as respostas em malha fechada de cada tipo de controlador de acordo com testes de robustez As simulações mostram similaridades entre as respostas dos controladores PID e MPC quando diferentes cargas de carboidratos são ingeridas porém com notáveis distinções na administração de insulina por cada controlador ao longo do tempo Palavraschave controle glicose diabetes tipoI Bergman 1 INTRODUÇÃO O corpo humano apresenta diversas malhas de controle atuando em feedback sendo uma delas a de regulação de glicose na corrente sanguínea por meio de insulina produzida no pâncreas Quando uma refeição é ingerida e absorvida pelo sistema digestivo o nível de glicose no sangue aumenta e induz a síntese de insulina indíviduos com diabetes possuem capacidade restrita tipoII ou inexistente tipoI de produzir insulina naturalmente necessitando da administração de doses deste hormônio diversas vezes ao dia como forma de controlar a concentração de açúcares no sangue A longo prazo quadros de hiperglicemia podem induzir complicações como cegueira e problemas cardiovasculares ao passo que casos de hipoglicemia causam desmaios ou coma diabético a curto prazo 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr Diante dessa problemática existe uma grande motivação para o desenvolvimento de sistemas artificiais que administrem insulina de forma automática e contínua em pacientes diabéticos os quais atualmente envolvem pequenas bombas associadas a reservatórios deste hormônio Uma melhoria para essa metodologia de tratamento seria desenvolver sensores de glicose implantáveis no corpo humano que mediriam continuamente as concentrações de açúcar na corrente sanguínea e enviariam esta informação para um controlador que calcularia a quantidade adequada de insulina a ser administrada e por sua vez transmitiria essa informação para a bomba o conjunto destes componentes atuaria como um pâncreas artificial O presente trabalho tem por objetivo principal desenvolver controladores digitais utilizando um pacote computacional de fácil acesso e de uso constante no âmbito de ciências aplicadas e engenharia Simulink sendo capazes de detectar variações nos níveis de glicose no sangue após a ingestão de uma refeição e atuar de forma a manter estes níveis entre 3 e 10mmolL o equivalente a 60 e 180mgdL a qual é uma faixa segura e saudável para o paciente 2 METODOLOGIA Um dos modelos matemáticos mais difundidos e utilizados na pesquisa de controle de glicose em pacientes diabéticos tipoI é o modelo mínimo de Bergman BERGMAN 1981 estendido de forma a incluir a ingestão de açúcares através do modelo descrito pela equação 4 FISHER 1991 1 1 MEAL b G dG PG X G G dt V 1 2 3 dX P X P I dt 2 1 b U t dI n I I dt V 3 005 1157 t GMEAL e 4 onde G e I representam a concentração sanguínea de glicose e insulina respectivamente e X está relacionado ao efeito da insulina ativa apresentando um caráter de parâmetro para o transporte de insulina As entradas do modelo são as variáveis GMEAL que representa a ingestão de carboidratos por meio de uma refeição e Ut que representa a administração de insulina pelo sistema controladorbomba Os valores numéricos parâmetros do modelo e suas respectivas unidades são apresentados na Tabela 1 BEQUETTE LYNCH 2001 A Figura 1 evidencia o diagrama de 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr blocos construído no Simulink para o desenvolvimento das simulações utilizadas ao longo deste trabalho Figura 1 Diagrama de blocos no Simulink para simulação do modelo de Bergman Tabela 1 Valores numéricos para os parâmetros do modelo mínimo de Bergman P1 min1 P2 min1 P3 Lmin²mU n min1 V1 L Gb mmolL Ib mUL 0 0025 0000013 554 12 45 15 O modelo proposto neste trabalho para descrever a dinâmica de difusão de açúcares para a corrente sanguínea é descrito pela equação 5 sendo baseado em um modelo clássico de segunda ordem 005 100 005 2 2 1157 para 100min 1157 sen 1 para t 100min 1 n t t MEAL n n e t G e t 5 onde α é um parâmetro heurístico de ajuste e ζ and ωn são o fator de amortecimento e frequência do sistema respectivamente A equação 5 assume o comportamento de um sistema de segunda ordem e fornece maiores valores para a ingestão de carboidratos por um indíviduo humano formulando assim uma aproximação mais realística para o problema de controle de glicose e consequentemente mais sofisticada do que o modelo descrito pela equação 4 A Figura 2 ilustra 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr ambos os modelos para a refeição e seu efeito na concentração de glicose sanguínea A Tabela 2 apresenta os valores iniciais para as variáveis do modelo de Bergman Tabela 2 Valores inicias para as variáveis do modelo de Bergman em diabéticos tipoI G0 mmolL X0 min1 I0 mUL U0 mUmin G0 MEAL mmolmin 45 basal 0 15 basal 503 0 Figura 2 Forma dos modelos para refeição e efeito na glicose sanguínea De acordo com as equações 1 2 3 e 5 percebese que o problema consiste no controle de uma variável concentração de glicose através da manipulação de outra única variável infusão de insulina em termos dinâmicos a glicose apresenta um caráter integrador pois esta não atinge um novo estado estacionário após um intervalo de tempo a partir do momento em que uma quantidade finita e constante de insulina é administrada no paciente para mais ou para menos O controlador MPC necessita de um modelo linear aproximado para poder efetuar suas estimativas a cada instante de tempo assim desenvolveuse as seguintes funções de transferência relacionando cada variável do modelo original as equações 6 7 e 8 foram obtidas por meio de testes que envolvem variações na forma de degrau da variável manipulada ajustandose os resultados obtidos através do método ARX 09 10783 1 I s U s s 6 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr 0000468 40009 1 10777 1 X s U s s s 7 00003636 000004889 ² 002518 000005547 G s s U s s s 8 O conjunto anterior de equações consiste em uma aproximação linear do modelo de Bergman equações 1 3 sendo validado por meio de comparação com o modelo não linear A Figura 3 mostra esta comparação entre os modelos lineares e não lineares a equação 8 foi obtida por linearização em torno do ponto U 217 mUmin o que corresponde a um aumento de 30 do valor estacionário de infusão de insulina Para fins de simulação o modelo linear é uma aproximação satisfatória para a faixa de operação de infusão de insulina apresentando pequenos desvios do modelo original quando o tempo se aproxima de 500 minutos Figura 3 Validação da aproximação linear para o modelo de Bergman Finalmente é necessário considerar restrições fisiológicas e operacionais no algoritmo de controle a restrição fisiológica está relacionada ao intervalo seguro no qual a concentração de açúcares deve estar inserida definida pela inequação 3 10 mmol L G t mmol L As restrições operacionais estão relacionadas à máxima infusão que a bomba artificial pode realizar no paciente assim como a taxa em que essa infusão pode variar quando da manipulação dinâmica da infusão de insulina LYNCH BEQUETTE 2002 As duas restrições abaixo definem tais restrições operacionais 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr 0 80 min U t mU 167 min 167 min mU U t mU 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Como forma de manter o nível de glicose sanguínea em um intervalo seguro para o paciente diabético diferentes tipos de controladores clássicos foram desenvolvidos e implementados considerando as restrições descritas Inicialmente o desempenho individual de quatro controladores feedback foi investigado proporcional P proporcionalderivativo PD proporcionalintegral PI e proporcionalintegralderivativo PID A equação 9 mostra o modelo adotado para o controlador PID o qual pode ser ajustado para que se obtenha equações características para os demais tipos de controladores considerados 1 I D P k k PID k N N s s 9 onde kP é o termo proporcional kI é o termo integrativo responsável pela eliminação de offset kD é o termo derivativo e N é um parâmetro de filtro derivativo para se evitar a inserção de modulagens bruscas na variável manipulada devido à rápidas oscilações na variável controlada A Figura 4 mostra um diagrama de blocos representativo da malha de controle de glicose na qual o bloco verde indica o controlador o bloco vermelho representa uma alimentação ingerida pelo paciente a qual assume a forma de um distúrbio e os blocos laranjas representam a resolução numérica de cada equação diferencial representativa do modelo de Bergman Figura 4 Diagrama de blocos para a malha de controle de glicose Para testar os controladores propostos nesta etapa inicial admitiuse a ingestão de uma refeição que conteve aproximadamente 10 gramas de glicose iniciando sua absorção no instante de tempo igual a zero A Figura 5 mostra os resultados de ajuste de glicose sanguínea através de 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr infusão de insulina para os quatro tipos de controladores considerados obtevese um tempo de estabilização aproximado de 4 horas com um pico de 55 mmolL valor que é distante da concentração hiperglicêmia de 10 mmolL O offset observado em relação ao valor basal de concentração de glicose sanguínea é devido à limitação fisica de que a atividade de insulina X não pode ser menor que zero devido à tal imposição a ação de controle é limitada De forma geral os controladores clássicos avaliados foram capazes de manter a glicose na faixa segura especificada com o controlador PID mostrando o menor offset em relação aos demais Para as análises posteriores será admitido somente este controlador Figura 5 Regulação de glicose por diferentes tipos de controladores clássicos A segunda etapa consiste em utilizar um controlador que utiliza uma lei de controle mais sofisticada denominado controlador preditivo baseado em modelo MPC o qual realiza predições da variável controlada a partir de um modelo préestabelecido equações 6 8 de forma que esta caminhe em direção a uma trajetória de referência de forma otimizada através da utilização de valores ótimos para a variável manipulada De forma simplificada a equação 12 deve ser minimizada de forma a se atingir o objetivo da trajetória ótima 1 1 2 2 2 target obj 1 0 0 ˆ f P M M c u u k j k j k j k j k j j j j r y w u w u u 12 onde r é o valor ou trajetório de referência para a variável controlada y é a variável controlada medida u é a variável manipulada wΔu é o peso atribuído à variação de u wu é o peso atribuído à variável manipulada em si P é o horizonte de predição e M é o horizonte de controle 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr Um controlador MPC foi concebido para realizar o controle preditivo de glicose sanguínea utilizando os parâmetros de ajuste apresentadas na Tabela 3 Estes parâmetros foram ajustados de acordo com valores comumente presentes na literatura e também através de tentativa e erro A Tabela 4 mostra os valores das constantes do controlador PID o qual foi ajustado para oferecer o mínimo erro entre glicose basal e glicose sanguínea medida A Figura 6 denota a comparação entre as respostas obtidas para cada controlador Table 3 Parâmetros do controlador MPC Horizonte de controle M Horizonte de predição P min wy wΔu wu 2 5 225 0005 000125 Table 4 Parâmetros do controlador PID KP KI min KD N filtro derivativo 7776 000062 137 075 Figura 6 Regulação de glicose sanguínea por meio de controladores PID e MPC Os resultados mostrados na Figura 6 mostram uma regulação similar entre os dois controladores com ambos se mostrando capazes de manter a concentração de glicose na faixa segura de 3 10 mmolL através de uma infusão ligeiramente diferente com o controlador PID apresentando uma performance mais rápida e agressiva e o controlador MPC permitindo uma variação pouco maior na concentração de glicose através de uma infusão mais lenta no paciente 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr A fim de garantir que ambos os controladores são robustos podendo operar em condições estacionárias diferentes vários testes de robustez foram realizados ao se considerar variações na quantidade glicose ingerida bem como flutuações positivas e negativas sobre os ganhos no modelo descrito pelas equações 6 8 representando pacientes diferente A primeira análise compreendeu duas modificações no modelo de ingestão de glicose um aumento somente no pico overshoot da curva de absorção de açúcares representando uma maior quantidade de açúcar na refeição para um mesmo paciente e uma diminuição na velocidade ingestão de glicose com um consequente aumento no pico na curva dinâmica de absorção de açúcares representando diferentes pacientes com menor sensibilidade à insulina que por definição é a capacidade que a insulina possui de aumentar a efetividade glicêmica ou em outras palavras sua absorção e utilização como fonte de energia Vicini Cobelli 1997 As Figuras 7 e 8 ilustram ambos os casos respectivamente Figura 7 Teste de robustez considerando mudanças no pico de absorção de glicose para um mesmo paciente O controlador PID foi capaz de manter os níveis de glicose em torno de seu valor nominal de 45 mmolL porém apresentando maiores picos glicêmicos enquanto que o controlador MPC manteve os níveis de glicose um pouco mais distantes da concentração máxima de 10 mmolL para todos os tipos de refeições No entanto o controlador preditivo diminuiu a concentração de açúcar até níveis próximos à hipoglicemia 3 mmolL Este problema pode ser resolvido através do corte temporário de infusão de insulina logo após o instante no qual a glicose é estabilizada próximo a 3 mmolL elevando assim a concentração de açúcar no sangue de volta ao valor de referência 45 mmolL 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr Figura 8 Teste de robustez envolvendo mudanças na sensibilidade à insulina simulação para pacientes diferentes O teste apresentado nas Figuras 9 e 10 por sua vez levam em conta diferentes condições iniciais no modelo de Bergman situação tal que representa como pacientes diabéticos podem diferir em seus níveis glicêmicos basais Ainda assim o valor de referência para a concentração de glicose continua sendo 45 mmolL e as restrições de segurança operacionais e fisiológicas continuaram sendo as mesmas Figura 9 Teste de robustez considerando variações positivas na glicemia basal Os resultados mostrados na Figura 9 evidenciam que o controlador PID eleva a infusão de insulina para o seu valor máximo permissível 80mUmin de forma mais rápida a fim de lidar com os níveis de glucose iniciais elevados e em seguida reduz a infusão de insulina à medida que a 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr glicose se aproxima de seu valor de referência O controlador MPC mostra um comportamento semelhante ao PID apenas para os dois últimos indivíduos variação de 35 e 50 na concentração basal de glicose respectivamente Para todos os outros casos com flutuações positivas o MPC mostrouse robusto e capaz de manter a concentração glicêmica em torno de 45 mmolL utilizando variações menores na infusão de insulina A Figura 10 mostra os resultados para os casos em que a glicose basal sofreu decréscimos percentuais em relação ao seu valor inicial de 45 mmolL Percebese que o controlador PID não injetou insulina nos pacientes ao longo dos primeiros minutos de simulação como uma forma de se aumentar os níveis glicêmicos até as proximidades do valor de referência adotado 45 mmolL embora mostrando respostas similares em malha fechada o controlador MPC foi capaz de controlar a glicemia dos pacientes simulados sem impor infusões nulas ou máximas 80 mUmin ao longo do tempo apresentando assim uma performance menos agressiva quando comparado ao PID Figura 10 Teste de robustez considerando variações negativas na glicemia basal 4 CONCLUSÕES Os controladores propostos neste trabalho se demonstraram capazes de operar de forma satisfatória e manter a concentração de glicose sanguínea dentro de uma faixa segura e saudável em diferentes tipos de pacientes diabéticos tipoI O controlador PID demonstrou uma resposta mais rápida através de infusões de insulina mais agressivas do que as obtidas nas simulações envolvendo o controlador MPC assim ao se propor o tratamento da diabetes tipoI por esta metodologia é importante avaliar a dinâmica de absorção cutânea do paciente pois este fator irá influenciar na 83 33223222 contatoconapesccombr wwwconapesccombr admissão da insulina injetada pelo sistema controladorbomba e pode se mostrar como uma variável limitante para o sistema de controle Os resultados deste trabalho são promissores e simulações mais rigorosas estão sendo desenvolvidas de forma a avaliar o problema de controle de glicose em pacientes diabéticos de forma mais aprofundada 5 REFERÊNCIAS BEQUETTE B Wayne LYNCH Sandra M Estimationbased Model Predictive Control of Blood Glucose in Type I Diabetics A Simulation Study Proceedings Of The IEEE 27th Annual Northeast Storss CT USA p 7980 2001 BERGMAN Richard N PHILLIPS Lawrence S COBELLI Claudio Measurement of Insulin Sensitivity and betaCell Glucose Sensitivity from the Response to Intravenous Glucose J Clin Invest v 68 n 1 p14561467 1981 FISHER Michael E A SemiclosedLoop Algorithm for the Control of Blood Glucose Levels in DiabeticsTransactions On Biomedical Engineering v 38 n 1 p5761 1991 LYNCH Sandra M BEQUETTE B Wayne Model Predictive Control of Blood Glucose in Type I Diabetics Using Subcutaneous Glucose Measurements Proceedings Of The 2002 American Control Conference Anchorage Ak Usa p 40394043 2002 VICINI Paolo CAUMO Andrea COBELLI Claudio The hot IVGTT twocompartment minimal model indexes of glucose effectiveness and insulin sensitivity American Journal Of Physiology Endocrinology And Metabolism v 273 n 5 p10241032 nov 1997 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DELREI MESTRADO ACADÊMICO EM ENFERMAGEM FLÁVIA PRADO ROCHA A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL EM DIABÉTICOS TIPO 1 Divinópolis 2019 FLÁVIA PRADO ROCHA A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL EM DIABÉTICOS TIPO 1 Dissertação apresentada ao Programa de PósGraduação em Enfermagem Mestrado Acadêmico da Universidade Federal de São João delRei UFSJ como requisito para obtenção do título de Mestre em Ciências Área de Concentração Enfermagem Linha de Pesquisa Gestão em Serviços de Saúde e Enfermagem Orientador Prof Dr Ricardo Bezerra Cavalcante Divinópolis 2019 AUTORIZO A REPRODUÇÃO TOTAL OU PARCIAL DESTE TRABALHO POR QUALQUER MEIO CONVENCIONAL OU ELETRÔNICO PARA FINS DE ESTUDO E PESQUISA DESDE QUE CITADA A FONTE Assinatura Data Rocha Flávia Prado A Rede de Atores Humanos e Não Humanos na Utilização do Pâncreas Artificial em Diabéticos Tipo 1 Flávia Prado Rocha Divinópolis UFSJ 2019 p il Dissertação Mestrado Universidade Federal de São João delRei Orientador Prof Dr Ricardo Bezerra Cavalcante 1Descritores 2 3 FLÁVIA PRADO ROCHA A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL EM DIABÉTICOS TIPO 1 Dissertação apresentada ao Programa de Pós Graduação Mestrado Acadêmico em Enfermagem para obtenção do título de Mestre em Ciências Aprovada em de de 2019 Banca Examinadora Orientador Prof Dr Ricardo Bezerra Cavalcante Instituição Universidade Federal de Juiz de Fora JulgamentoAssinatura Prof Dr Richardson Miranda Machado Instituição Universidade Federal de São João delRei Julgamento Assinatura Prof Dr Leandro de Morais Cardoso Instituição Universidade Federal de Juiz de Fora Julgamento Assinatura DEDICATÓRIA Dedico este estudo a todos pacientes ciborgues em especial os diabéticos do tipo 1 que buscam com muito esforço mais saúde e qualidade de vida AGRADECIMENTOS A gratidão é a principal forma de reconhecimento do feito de alguém para você Em hebraico todah significa de forma literal ação de graças Agradeço em primeiro lugar a Deus pela dádiva da vida e pelas bênçãos de cada dia Aos meus pais grandes incentivadores a quem dedico todas as minhas vitórias Ao meu orientador Prof Dr Ricardo Bezerra Cavalcante pela competência respeito e paciência que conduziu este processo do alvorecer da idéia até a sua síntese Aos meus irmãos pelo apoio e incentivo e em especial meu filho pelo tempo que abdiquei de estar com ele para investir em meus estudos Aos amigos da Confraria de Música que trouxeram leveza durante esta jornada À Universidade Pública por nos proporcionar ensino gratuito e de qualidade O mestre disse a um dos seus alunos Yu queres saber em que consiste o conhecimento Consiste em ter consciência tanto de conhecer uma coisa quanto de não a conhecer Este é o conhecimento Confúncio RESUMO Estudo de abordagem qualitativa utilizandose da Teoria AtorRede TAR como referencial teórico e a Cartografia de Controvérsias como referencial metodológico Buscouse descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial PA por diabéticos Definiuse como cenário um município de médio porte do Oeste de Minas Gerais onde realizamos entrevistas abertas e observações com pacientes usuários do PA familiares um advogado e profissionais de saúde envolvidos Foram coletados documentos e outros materiais que emergiram do campo ao seguir os atores pela rede Realizouse a descrição a partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguindo as proposições definidas pelo referencial teórico e metodológico Verificamos uma rede de humanos e não humanos influenciadores da utilização da tecnologia A própria inovação é um actante emissor de efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com a tecnologia emergiu como um desafio no sentido de fortalecer a rede de apoiadores profissionais familiares e amigos Por não haver uma política pública de acesso à tecnologia a judicialização foi reconhecida como um ponto de convergência obrigatório Além disso constatamos o reconhecimento da inovação como um actante emissor de efeitos sobre o próprio corpo transformandoo e o ciborguizando Concluímos que a rede de utilização do PA é híbrida tecida a partir da emissão de efeitos entre humanos e não humanos Tal conformação deve ser considerada com vistas ao aprimoramento da própria inovação tecnológica e de suas repercussões sobre a rede e sobre o corpo de seus usuários Descritores Diabetes Mellitus Tipo 1 Pâncreas Artificial Cartografia de controvérsias ABSTRACT THE HUMAN AND NONHUMAN ACTORSNETWORK IN THE USE OF ARTIFICIAL PANCREAS BY DIABETICS Study in qualitative approach using the ActorNetwork Theory ART as the theoretical reference and the Controversies Cartography as the methodological reference It was sought to describe the network of human and nonhuman actors in the use of artificial pancreas AP by diabetics The scenario was defined as a mediumsized municipality in western Minas Gerais where we conducted open interviews and observations with AP user patients family members a lawyer and health professionals involved Documents and other materials that emerged from the field following the actors through the network were collected The description was made from the facts and on goings narrative following the propositions defined by the theoretical and methodological reference We have verified a humans and nonhumans network influencers of the technologys usage Innovation itself is an actant effects emitter on networked interactions The empowerment of humans involved with technology has emerged as a challenge when it comes to strengthen the network of supporters professionals family and friends Because there is no public policy on technology access judicialization has been recognized as a mandatory convergence point Furthermore we notice the innovation recognition as an effects emitter actant on the body itself transforming it and cyborging it We conclude that the AP usage network is hybrid woven from the effects emission between humans and nonhumans Such conformation must be considered viewing the technological innovation improvement itself and its repercussions on the network and on its users body Descriptors Type 1 Diabetes Mellitus Artificial Pancreas Controversy Cartography LISTA DE FIGURAS Figura 1 Bomba de Infusão de Insulina BII e Sensor 22 Figura 2 Representação do funcionamento da BII 23 Figura 3 Notas fiscais de compras dos insumos 84 Figura 4 Prateleira com a organização dos insumos por usuário SEMUSA 84 Figura 5 Foto do usuário dormindo para ilustrar o sinal do Bluetooth 85 Figura 6 Foto do fio da BII ligado ao aparelho e cateter 85 Figura 7 Foto ilustrativa da tatuagem de uma usuária do PA 85 LISTA DE SIGLAS BII Bomba infusora de insulina DM Diabetes mellitus DM1 Diabetes mellitus tipo 1 FSI Sensibilidade à insulina HbA1c Hemoglobina glicada A1c HC MCC Hospital das Clínicas Monitorização contínua da glicose MDI NAC Terapêutica de múltiplas doses de insulina Neuropatia Autonômica Cardiovascular PA Pâncreas Artificial SCII Infusão subcutânea contínua de insulina SEMUSA SWOT SBD SITEC Secretaria municipal de saúde Strenghts Weakenesses Opportunites e Threats Sociedade Brasileira de Diabetes Simpósio Internacional de Novas Tecnologias em Diabetes TAR TIV Teoria Ator Rede Terapias Intra Venosas SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO 13 2 PANORAMA CONCEITUAL E TEÓRICO 19 21 O USO DO PA EM DM1 COMO ESTRATÉGIA TERAPÊUTICA 211 Smart Pumps ou Bombas Inteligentes 212 Vantagens e desvantagens no uso das BII 213 Judicialização da Saúde 19 20 25 27 22 O PACIENTE CIBORGUE 29 3 PERCURSO METODOLÓGICO 36 31 A PORTA DE ENTRADA 37 32 IDENTIFICANDO OS PORTAVOZES 38 33 SEGUINDO OS ATORES NA REDE A DESCRIÇÃO DO CASO 39 34 MAPEANDO AS ASSOCIAÇÕES 40 35 ASPECTOS ÉTICOS 41 4 RESULTADOS 42 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS 66 68 APÊNDICES 74 ANEXOS 79 13 INTRODUÇÃO 1 INTRODUÇÃO Diabetes é uma doença metabólica complexa multifatorial e está presente em todo o mundo Segundo a Organização Mundial de Saúde OMS cerca de 170 milhões de pessoas são acometidas com diabetes no mundo Estimase que em 2025 alcance mais de 350 milhões de pessoas SANTOS 2019 No Diabetes tipo 1 DM1 também denominado Diabetes de início juvenil apresenta se de forma autoimune tendo ação mais rápida em crianças Braz 2019 O DM1 é umas das doenças crônicas mais prevalentes na infância e sua incidência tem aumentado gradativamente em todo o mundo ocasionando restrições e alterações comportamentais na vida de crianças acometidas e conseqüentemente de seus familiares eou cuidadores AMARAL 2018 As morbidades associadas ao DM são geralmente consequentes da associação do longo tempo de duração da doença com o mau controle glicêmico Após o estabelecimento do diagnóstico do DM o controle glicêmico é o objetivo principal do tratamento para a prevenção ou retardo das suas complicações agudas e crônicas promovendo a qualidade de vida e reduzindo a mortalidade FIGUEIRA ALG BOAS LC ET AL 2017 Segundo a Sociedade Brasileira de Diabetes 2017 estima que 17320339 indivíduos adultos no país seriam diabéticos Um total de 113 milhões de hospitalizações foi registrado em 2014 dos quais 86 milhões 762 eram adultos Destas internações 313273 foram por DM correspondendo a 36 das internações totais e representando uma taxa de internação de 22810000 adultos O Diabetes representou 419 das internações seguido das doenças cardiovasculares atribuíveis aos diabetes 265 As internações devidas ao DM e condições relacionadas custaram R 463 milhões representando 43 dos custos totais de hospitalizações no SUS R 106 bilhões A diferença entre as regiões do Brasil é bastante expressiva variando o custo entre 18 milhões de reais para a Região Norte e 224 milhões de reais para a Região Sudeste Em relação ao DM1 caracterizase por ser uma doença crônica não transmissível autoimune com destruição das células β do pâncreas produtoras de insulina causando hiperglicemia crônica podendo levar a óbito Representa em torno de 10 do total de pacientes com Diabetes Mellitus DM e a taxa de mortalidade é duas vezes maior do que na população geral LIND et al 2014 14 Indivíduos com DM1 podem apresentar complicações como a Neuropatia Autonômica Cardiovascular NAC originada por danos às fibras nervosas autonômicas relacionadas ao sistema cardiovascular resultando em distúrbios em sua regulação neurohumoral A NAC pode interferir na qualidade de vida e no prognóstico do indivíduo apresentando algumas manifestações clínicas como taquicardia em repouso intolerância ao exercício acidente vascular cerebral e morte súbita de origem cardíaca entre outras OLIVEIRA 2018 Existem várias formas de tratamento do DM1 todas elas sendo bem elucidadas pela literatura Essa doença acarreta danos severos se não for tratada com interferências significativas no curso do crescimento da maturação sexual e até mesmo do desenvolvimento psicoemocional Assim é importante controlar adequadamente com a prática de exercícios físicos dieta e controle glicêmico Nesse sentido é válido manter o diabético atento à importância da adesão ao tratamento por meio de educação continuada e do apoio familiar ALMEIDA 2018 A dificuldade na gestão e controle do DM1 não é um problema recente dado que diversos estudos demonstraram uma fraca adesão aos cuidados e tratamentos prescritos São vários os fatores que podem contribuir para tal mais concretamente as características da doença e do tratamento da criançajovem e do meio social e dos profissionais de saúde Bartolo et al 2017 Seixas Moreira Ferreira 2016 Quanto às características da doença salientamse como eventuais obstáculos o fato de se tratar de uma doença crônica e não constituir um risco imediato à vida a complexidade do tratamento as mudanças no estilo de vida impostas pelo tratamento o objetivo da intervenção não ser a cura mas sim a prevenção de complicações o medo da ocorrência de hipoglicemias e consequente evitamento da administração da quantidade de insulina recomendada manutenção intencional de níveis elevados de glicose e ingestão exagerada ou precoce de alimentos face a eventos hiperglicêmicos e a antecipação de dor com os procedimentos de injeção de insulina e de monitorização glicêmica McGill Levitsky 2016 O registro de dados de glicemia assim como de outros fatores relacionados ao tratamento de DM progrediu de anotações em papel para o registro em aplicativos de dispositivos móveis Cui et al 2016 Nesse meio DM tornouse uma das doenças com o maior número de alternativas disponíveis com variadas funcionalidades que auxiliam seu acompanhamento e abrangem diversos fatores que influenciam o tratamento Além do registro de glicemias são comuns recursos para criação de diários alimentares contagem de 15 carboidratos registro de atividades físicas aplicação de insulina entre outros Hartz et al 2016 No DM1 a insulinoterapia é o tratamento indicado e pode ser feita com múltiplas doses de insulina MDI ou com bombas infusoras de insulina BII O uso de BII para terapia intensiva com insulina entre pacientes com DM1 aumentou substancialmente de 06 para 13 em 1995 de 44 para 47 entre 2012 e 2016 A terapia com a BII com insulina de ação rápida permite uma substituição mais fisiológica da insulina e pode assim contribuir para melhorar o controle metabólico reduzindo o risco de complicações a longo prazo As bombas também se tornaram parte integrante dos sistemas de tratamento em circuito fechado sistemas células beta artificiais nos quais a infusão subcutânea de insulina e os dispositivos de monitoramento contínuo da glicose sensores estão ligados para fornecer insulina automaticamente em resposta aos níveis de glicose atuais e previstos KARGES 2017 Em ambas as terapias MDI e BII os pacientes são ensinados a calcular a dose de insulina e a administrar adequandoa ao consumo de carboidratos controle da glicemia e à atividade física Com estas terapias fazse a monitorização contínua da glicose MCG proporcionando melhoria no nível da Hemoglobina glicada A1c HbA1c e redução no risco de hipoglicemia NEVES 2017 Para o diagnóstico do DM foi proposta no ano de 2009 a utilização de hemoglobina glicada HbA1c sendo esta uma fração da hemoglobina Hb produzida na presença de hiperglicemia e assim quanto mais elevadas as taxas de glicose livre no sangue maior a proporção de HbA1c O exame de HbA1c tem a vantagem de estimar a média da concentração de glicose no sangue nos últimos 60 a 90 dias diferentemente da glicemia de jejum ou do teste de tolerância à glicose que medem em momentos específicos WHO 2011 IEC 2009 Avaliações para diagnóstico e controle do DM realizadas utilizando a HbA1 se destacam pela facilidade menor custo e rapidez da sua coleta É especialmente eficiente uma vez que não exige jejum ou teste de sobrecarga de glicose MALTA 2019 Em relação às BII atualmente são associadas a sensores e o conjunto desta tecnologia será denominado de PA neste estudo A BII é um dispositivo mecânico com comando eletrônico colocada externamente ao corpo presa na cintura ou pendurada por dentro da roupa e deve ser usada ao longo das 24 horas do dia Na maioria dos sistemas de infusão de insulina 16 a bomba é ligada a um tubo plástico fino que tem uma cânula flexível de teflon que é inserida sob a pele geralmente no abdômen e por ele envia insulina ao tecido subcutâneo do paciente continuamente em micro doses de acordo com a dosagem previamente definida pelo médico A cânula é o cateter é fina e flexível de teflon e todas têm agulhas guias que são removidas após a sua aplicação Elas podem ser colocadas manualmente ou por intermédio de um aplicador Outros locais de aplicação da cânula podem ser utilizados mas normalmente têm menor absorção de insulina são a região lombar as coxas e até mesmo os membros superiores Minicucci 2008 Amod et al 2013 A liberação de insulina durante as 24 horas é automática e feita por meio de uma programação prévia que pode ser constante ou variável As bombas são muito precisas na medida em que se pode programar doses tão pequenas como 01 Uhora de acordo com as necessidades da criança em cada período do dia Amod et al 2013 Algumas BII têm um software que as capacitam de calcular a dose da insulina a ser administrada na forma de bolus tendo em conta não só o consumo de hidratos de carbono que a pessoa introduziu na bomba mas também os resultados da glicemia avaliadosBolus de correção é usado para corrigir a hiperglicemia e leva em conta a sensibilidade à insulina que é individual O cálculo deste fator de sensibilidade corresponde a divisão de 1800 pelo valor total de insulinasdia e determina em quantos miligramas 1 unidade de insulina diminui a glicemia com boa sensibilidade os valores aproximamse dos 75 a 100mgdl Além disso o objetivo glicêmico é outro fator importante no cálculo do bolus de correção durante o dia deve ser 100 a 120 mg e antes de deitar 150 mg Minicucci 2008 Amod et al 2013 Bolus correção Glicemia atual objetivo glicêmico fator de sensibilidade 45 no momento Também a insulina residual e assim possibilita a correção automática da dose de insulina do bolus DIAS 2019 Sugerese que a terapêutica com o PA seja efetivamente vantajosa no controle metabólico em pacientes com DM1 O efeito benéfico do PA pode ser sustentado por longos períodos de tempo com um baixo risco de complicações agudas associadas Acreditase que esta forma de tratamento poderá no futuro ser considerada como tratamento de primeira linha em pessoas com DM1NEVES 2017 AZEVEDO et al 2019 A aceitação da prática clínica baseada em evidências tem fomentado a proliferação de diversas orientações que informam sobre os melhores cuidados a providenciar em função do tipo de doença crônica em questão Porém ainda que sejam muito úteis e benéficas não são 17 suficientes para garantir a implementação e manutenção dos cuidados Lavoie Rash Campbell 2017 A hipoglicemia impõe limitações diversas aos indivíduos com DM1 e a seus familiares Intervenções destinadas a reduzir e prevenir a hipoglicemia são importantes especialmente investigações relacionadas com o PA ABRAHAM et al 2016 Por se tratar de uma doença de natureza crônica a gravidade das complicações e os meios utilizados para seu controle tornam o DM1 uma enfermidade muito onerosa não somente para os indivíduos afetados e suas famílias mas também para o sistema de saúde Por isso é de suma importância buscar tratamentos inovadores como o PA que alcancem um controle glicêmico adequado prevenindo o desenvolvimento de complicações crônicas da doença e com melhoria na qualidade de vida Entretanto tais tecnologias precisam ser avaliadas com vistas a proporcionar alternativas terapêuticas que visam maior conforto comodidade e com maiores possibilidades de aceitação SILVA et al 2017 SPINOLA 2018 Atualmente o principal responsável pelo aumento dos custos dos sistemas nacionais de saúde é a incorporação de tecnologias em particular aquelas relativas a produtos industriais Essas tecnologias conformam um gigantesco segmento industrial altamente internacionalizado oligopolizado e intensivo em pesquisa Seu valor total ultrapassa um trilhão de dólares Essas características conferem a ele um enorme poder de pressão política sobre os sistemas de saúde tendo nas últimas décadas gerado uma situação na qual em muitos casos as tecnologias passam mesmo a governar os sistemas de saúde No que refere ao SUS a despesa anual com a compra de produtos e tecnologias alcança hoje um patamar acima de R 20 bilhões sem levar em conta as despesas de estados e municípios GUIMARÃES 2019 A nova estratégia para auxiliar no monitoramento destas despesas foi implementada mediante dois movimentos Um deles foi a criação da Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS CONITEC formalizada pela Lei 124012011 O outro esteve voltado para uma política de Avaliação de Tecnologias em Saúde ATS com o objetivo de conferir racionalidade ao processo de incorporação tecnológica Para isso foi criada em 2008 a Rede Brasileira Avaliação de Tecnologias em Saúde REBRATS envolvendo cooperação do governo com universidades institutos de ensino e pesquisa hospitais de ensino e órgãos gestores estaduais e municipais Sua missão é a de formar massa crítica e disseminar no país a prática de ATS MANFREDINI 2018 18 Assim é preciso investigar o uso do PA entre pacientes diabéticos mas propomos tal investigação em uma perspectiva sociotécnica além do entendimento do PA como apenas um artefato técnico A idéia de Callon 2009 do engenheiro sociólogo se encaixa bem nisto pois este passa a ser visto como um ator dentro de uma rede heterogênea e complexa No entanto essa rede não comporta apenas elementos humanos mas também de elementos não humanos pois os agentes humanos não agem sozinhos nesse processo de inovação Nesse sentido a TAR teoria em que Michel Callon atua ativamente ganha destaque ao mudar o papel do homem nesse contexto É importante ressaltar que esta teoria não tem por interesse principal tirar o homem da lógica de criar os objetos mas procura mudar um posicionamento de tratálo como centro de tudo e não parte de um todo MARRES 2017 A rede reagregada foi constituída por humanos e não humanos que se mobilizavam visando a indicação implantação utilização e manutenção do PA O sucesso na adoção de inovações tecnológicas no contexto da saúde depende de compreendêlas a partir de outro olhar a partir de suas relações em rede como um não humano dotado de capacidade de agência emissor de efeitos sobre uma rede de humanos e não humanos MARRES 2017 Os artefatos tecnológicos são componentes de uma rede a influenciam e são influenciados pois estão em movimento numa rede dinâmica LATOUR 2012 Isso remete a entender o uso do PA no processo saúdedoençacuidado no contexto do DM1 como um fenômeno não apenas biológico mas social e coletivo onde actantes se mobilizam se relacionam se ajudam ou de forma contrária fragilizam os processos Assim a utilização do PA não deve ser aprimorada considerando apenas seus aspectos técnicos mas também os múltiplos actantes e as variadas interações tecidas entre eles em uma rede complexa Nesta perspectiva propomos seguir os atores envolvidos e deixálos falar mapeando a dinâmica das associações que se encontram em ação na rede Os próprios atores produzirão seus referenciais suas teorias seus contextos LATOUR 2012 Enfim nesta dissertação buscamos descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial 19 PANORAMA CONCEITUAL E TEÓRICO 2 PANORAMA CONCEITUAL E TEÓRICO Os computadores são incrivelmente rápidos precisos e burros os homens são incrivelmente lentos imprecisos e brilhantes juntos seus poderes ultrapassam os limites da imaginação Albert Einstein 21 O USO DO PÂNCRES ARTIFICIAL EM DM1 COMO ESTRATÉGIA TERAPÊUTICA O DM representa um grupo de doenças metabólicas com etiologias diversas caracterizados pela hiperglicemia que resulta de uma secreção deficiente de insulina pela célula beta resistência periférica à ação da insulina ou ambas A classificação atual segundo a Associação Americana de Diabetes ADA inclui quatro classes clínicas DM1 DM2 outros tipos específicos de DM e DM Gestacional SILVA 2017 O DM1 é uma doença crônica que acomete milhares de pessoas no mundo Geralmente o diagnóstico do DM1 ocorre na fase inicial da vida e produz grande impacto na rotina do diabético por necessitar de diversos cuidados alimentares e clínicos como a verificação da glicemia e aplicação de insulina Sabese que esse impacto também produz conseqüências importantes no psíquico da criança ou adolescente que recebe o diagnóstico e dos familiares que acompanham Esse público conta com grande urgência de cuidados para que a intervenção alcance resultados visto que as algumas conseqüências da doença perda da visão amputação de membros dentre outras são irreversíveis CORSINO 2018 O tratamento do DM1 é complexo e envolve aplicação diária de múltiplas doses de insulina e mudanças nos hábitos de vida para o alcance e manutenção do bom controle glicêmico Manejar picos de hiperglicemias e hipoglicemias pode resultar em níveis elevados de estresse e angústia COMPARETTI 2018 A terapia com o PA possibilita maior probabilidade de se alcançar melhor controle glicêmico com menos hipoglicemia hipoglicemias assintomáticas e melhor qualidade de vida Além disso os riscos e os efeitos adversos da terapêutica insulínica em pacientes com DM1 em insulinização intensiva são menores nos pacientes usando esta terapia quando comparados a pacientes em MDI Para tal o ajuste cuidadoso das doses basais e de bolus e o seguimento adequado do paciente são vitais SOUZA FELÍCIO KOURY et al 2015 20 Tanto o PA quanto a MDI são meios efetivos de implementar o manejo intensivo do DM1 com o objetivo de chegar a níveis glicêmicos quase normais e obterse um estilo de vida mais flexível O PA é tão seguro quanto a MDI e tem vantagens sobre ela sobretudo em pacientes com hipoglicemias frequentes com um fenômeno do alvorecer importante com gastroparesia na gravidez em crianças e em pacientes com DM1 com um estilo de vida errático RAMALHO SOARES 2008 Embora virtualmente todo e qualquer portador de DM1 possa fazer uso dessa tecnologia nem todo diabético vai obrigatoriamente melhorar seu controle metabólico mudando para essa terapêutica Devese ressaltar que esta inovação tecnológica precisa ser avaliada principalmente a partir de seus usuários e profissionais de saúde que acompanham sua utilização É possível que existam barreiras que dificultam sua utilização pelos usuários e que precisam ser estudadas pois podem estar diminuindo sua eficácia LIBERATORE DAMIANI 2006 211 Smart Pumps ou Bombas Inteligentes As bombas de infusão não são uma tecnologia nova mas há muitos anos elas têm sido produzidas com um software composto com uma biblioteca de drogas capaz de alertar seus usuários sobre potenciais erros Uma biblioteca de drogas é constituída por um conjunto de medicações e para cada uma delas se estabelece uma série de parâmetros como unidades de dose concentrações padrões doses máximas e mínimas e vazões de infusão Para cada fármaco da biblioteca se define os chamados limites relativos e absolutos Deste modo se devido a um erro de programação deixase o limite relativo vulnerável será emitido um alarme que alertará o usuário de que a dose ou a velocidade da infusão podem não ser adequadas para aquele determinado paciente porém caso este alerta seja ignorado e o usuário prossiga com a administração e tente sobrepor de forma errada um limite absoluto um sinal de alarme será emitido e não poderá ser abreviado obrigará o usuário a cancelar a infusão e reprogramar a administração MOREIRA 2017 As bombas de infusão são utilizadas para infusões parenterais de medicações que necessitam de precisão em sua taxa de fluxo ou de quantidades específicas ISMP 2009 Em geral elas foram projetadas para melhorar a precisão das terapias intravenosas TIV permitindo que os profissionais de saúde possam programar taxa e volume a ser infundido por hora Entretanto a maioria dos eventos adversos associados a dispositivos durante a TIV são 21 resultantes da programação manual incorreta na bomba de infusão TOURVILLE 2003 ADACHI LODOLCE 2005 A BII é um aparelho eletrônico do tamanho de um celular ligado ao corpo por um cateter com uma agulha flexível na ponta A agulha é inserida na região subcutânea do abdômen braço ou da coxa e deve ser substituída a cada dois ou três dias Não é uma bomba inteligente isto é ela não mede a glicemia ou diz quanto de insulina deve ser usada A dosagem da glicemia permanece sendo realizada através do glicosimêtro ou pelo sensor e não pela bomba O funcionamento dela é simples liberando uma quantidade de insulina basal programada pelo médico 24 horas por dia tentando imitar de forma mais próxima o funcionamento do pâncreas de uma pessoa comum No entanto a cada refeição é preciso fazer o cálculo da quantidade de carboidratos que serão ingeridos a conhecida contagem de carboidratos e programar o aparelho para lançar uma quantidade de insulina rápida ou ultra rápida no organismo Os modelos atuais de bomba de insulina possuem uma calculadora de bolus que é um software inserido nas bombas aonde a pessoa apenas insere o volume de carboidratos que irá ingerir e o valor da glicemia daquele momento ou o teste é feito no próprio aparelho SBD 2013 Em 1963 surgiu o primeiro dispositivo automático de infusão infusor cronométrico da Watkins chronofuser consistia num mecanismo de relógio que movimentava um cabeçote com roletes que comprimia um cateter deslocando o líquido BUTTON 2014 Na década de 70 houve a introdução da eletrônica analógica evoluindo progressivamente e na década de 80 instituiuse a eletrônica digital micro controladores aliada a motores de passo cronoterapia na cronoterapia administramse drogas levando em conta o ciclo ou ritmo circadiano do paciente Nos anos 90 houve o desenvolvimento de sensores para controle em malha fechada com realimentação da saída na entrada buscando reduzir erros de alguns sistemas de infusão algoritmos de correção e modelamento do controle biológico Hoje no século XXI diante do avanço nos campos da eletrônica da mecânica e da medicina já dispomos de BII de última geração que possibilitam um monitoramento mais rigoroso durante essa terapia minimizando a chance de falhas MARTINS PECINALLI SIXEL 2003 BUTTON 2014 A BII chegou no Brasil há cerca de quinze anos De acordo com o primeiro simpósio internacional de novas tecnologias em diabetes SITEC 2015 demonstrouse dados de uma pesquisa comparativa realizada com apoio da Sociedade Brasileira de Diabetes SBD do uso de BII na América do Sul que apontou entre 4 a 5 mil pacientes utilizam o equipamento no Brasil para uma população de 200 milhões de habitantes Por outro lado dados americanos 22 referenciaram que 600 mil pessoas usam a BII para uma população aproximadamente de 312 milhões de habitantes As capacidades tecnológicas do PA evoluíram drasticamente e atualmente o seu tamanho não ultrapassa o de um celular A tecnologia é constituída por uma bomba eletromecânica portátil que contém um reservatório de insulina preenchido com análogo de insulina de ação rápida A insulina é difundida através de um cateter chegando ao tecido celular subcutâneo por uma cânula aí implantada Este sistema permite a perfusão subcutânea de insulina com um débito basal contínuo prédefinido nas 24 horas e bolus ativados pelo usuário do PA às refeições ou sempre que as glicemias o justificarem AZEVEDO SARAIVA CARAMELO et al 2019 A administração de insulina por BII contínua figuras 1 e 2 é o sistema mais eficiente seguro e fácil para controlar a glicemia Para o preparo da solução de insulina utilizase preferencialmente a insulina regular humana em soluções de100 unidades em 100 ml de solução salina a 09 1 Uml com homogeneização do meio A meia vida curta da insulina ao redor de 45 minutos permite rápido controle de eventuais hipoglicemias tão logo a infusão pela bomba seja suspensa GOMES FOSS FOSSFREITAS 2014 Figura 1 Bomba de Infusão de Insulina BII e Sensor PA Fonte Site SBD 23 Figura 2 Representação do funcionamento da BII Fonte Site SBD No que diz respeito à eficácia do PA a maioria dos estudos existentes são comparações diretas do tratamento intensivo com múltiplas aplicações diárias MAD como PA Na revisão de Pozzilliet al 2016 que reúne o resultado de múltiplas metaanálises e revisões sistemáticas foi relatado uma superioridade do PA na redução HbA1c tanto em adultos com redução da HbA1c de 029 como em crianças redução de 022 da HbA1c com DM1 Além da melhoria do controle glicêmico após introdução do PA que é mais marcado em indivíduos com pior controle glicêmico prévio verificouse uma necessidade menor das doses diárias de insulina comparativamente com tratamento intensivo com as múltiplas doses de insulina Atualmente é largamente recomendado o uso do PA em doentes selecionados com DM1 O uso do PA é uma alternativa à aplicação MAD e visa favorecer ao paciente diabético um perfil similar ao fisiológico sendo apontados como principais benefícios para o DM1 o melhor controle dos níveis de glicose e da hemoglobina glicada HbA1c a redução de eventos de hipoglicemia noturna a diminuição na quantidade de insulina administrada e ganhos na qualidade de vida JEITLER HORVATH BERGHOLD et al 2008 Segundo as diretrizes da Direção Geral de Saúde 2008 uma pessoa com diabetes para se tornar elegível para tratamento através do PA deverá possuir motivação e prática de 24 automonitorização da glicemia capilar competência na sua utilização de forma satisfatória e possuir requisitos específicosos quais são enumerados não Quadro 1 Quadro 1 Elegibilidade dos doentes para tratamento com o PA pelo menos um dos seguintes requisitos 1 Controle metabólico não aceitável a fazer insulinoterapia intensiva com múltiplas administrações de insulinapelo menos 4 administraçõesdia incluindo insulina glargina ou outra com idêntico perfil farmacocinético definido como a HbA1c 7 b Fenômeno do alvorecer com níveis de glicemia 140 160 mgdL c Acentuada variabilidade diária nos níveis de glicemia 2 História de hipoglicemia sem pródromos ou hipoglicemias severas freqüentes 3Necessidade de flexibilidade no estilo de vida 4 Gravidez ou planejamento da gravidez 5 Necessidade de pequenas doses de insulina Fonte Adaptado de Direção Geral de Saúde Circular normativa nº17DSCSDGDID 2008 A evidência sugere que a terapêutica com o PA é efetivamente vantajosa no controle metabólico em doentes com DM1 selecionados Em estudo foi possível confirmar que o efeito benéfico do PA pode ser sustentado por longos períodos de tempo com um baixo risco de complicações agudas associadas Esta forma de tratamento poderá no futuro ser considerada como tratamento de primeira linha em pessoas com DM1 AZEVEDO SARAIVA CARAMELO et al 2019 Foi constatado em estudo recente que alguns países desenvolvidos já disponibilizam o PA para a população por meio do sistema público de saúde porque consideram relevantes os ganhos na melhoria da qualidade de vida dos pacientes Apesar da pequena participação das Secretarias Estaduais de Saúde brasileiras na pesquisa é possível perceber a crescente demanda pelo uso do PA e a evidente necessidade de avaliar sua possível incorporação ao Sistema Único de Saúde SUS levando em consideração ganhos na manutenção terapêutica e na qualidade de vida do paciente diabético SILVEIRA ANGELO PINHEIRO et al 2016 Em 2007 entrou em vigor a Lei 113472006 que dispõe sobre a distribuição gratuita de medicamentos e insumos necessários à aplicação de insulina e ao monitoramento 25 da glicemia capilar em usuários inscritos em programas de educação voltados à doença Atualmente o mercado apresenta ampla variedade de medicamentos insumos e aparelhos para o cuidado do DM entretanto mesmo com essa disponibilidade as dificuldades do usuário em seguir o tratamento proposto contribuem para o mau controle da doença o surgimento de complicações crônicas e maior dependência do tratamento medicamentoso ANDRADE SANTOS TEIXEIRA et al 2018 212 Vantagens e desvantagens no uso da BII Em estudo recente realizado no Brasil a maioria das respostas apresentou um alto percentual de satisfação ao uso da BII Porém quando se analisa os custos econômicos com o tratamento o índice de insatisfeitos 333 somados aos de nem satisfeitos ou nem insatisfeitos 111 somouse um percentual de 44 Esses dados corroboram com Liberatore Damiani 2006 onde demonstrouse que os custos econômicos são elevados para a aquisição da BII quanto para os insumos necessários para sua utilização SILVA 2017 Na questão em que se trata o que mais lhe agrada no tratamento com BII o controle glicêmico e a qualidade de vida somaram 80 das respostas Por outro lado o questionamento que mais lhe desagrada no tratamento com BII foi o incômodo de manter o aparelho conectado ao corpo 30 e o desconforto com o cateter 10 totalizando 40 Segundo as Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes 2016 a distorção da imagem corporal pelo aparelho situase entra uma das causas de abandono e descontinuidade do uso da BII A satisfação dos pacientes com BII foi avaliada sendo a maioria como satisfeitos ou muito satisfeitos As demais questões não foram incluídas na análise porque a amostra foi insuficiente Por fim todos recomendaram o uso da BII e observouse que o tratamento com o SICI é melhor que a terapia anterior utilizada com múltiplas doses diárias de insulina SILVA 2017 O quadro 2 mostra as características quanto ao uso da bomba de infusão através da ferramenta matriz SWOT cujo termo é um acrônimo das palavras strenghts weakenesses opportunites e threats que significam respectivamente forças fraquezas oportunidades e ameaças SILVA 2017 26 Quadro 2 Análise SWOT da bomba de infusão de insulina BOMBA DE INFUSÃO DE INSULINA Vantagens Pontos fortes Elimina a necessidade de várias aplicações de insulina durante o dia Libera as doses necessárias com mais exatidão do que as injeções Resulta em variações menores na oscilação glicêmica Redução dos episódios de hipoglicemia grave Melhoria da qualidade de vida Desvantagens Pontos fracos Custo mais elevado entre as opções disponíveis de insulinoterapia Necessita treinamento especializado Desconforto com o cateter e com a bomba de insulina conectada ao corpo Ameaças Pode desencadear cetoacidose diabética caso o cateter seja desconectado ou obstruído por tempo prolongado Infecções de pele Falhas das bombas Oportunidades Proporciona ao usuário maior flexibilidade em relação à dieta Melhoria no controle do exercício físico Promove maior facilidade com turnos de trabalhos e viagens Fonte SILVA 2017 O quadro 3 aponta os principais fatores que agradam e desagradam os entrevistados em relação ao uso da BII O que agrada Percentual O que desagrada Percentual Percentual Controle glicêmico 50 Incômodo do aparelho ligado ao corpo 30 Qualidade de vida 30 Nada desagrada o usuário 30 Flexibilidade no estilo de vida 10 Preencher o cartucho 10 Diminuição do nº de picadas 10 Tamanho da bomba 10 Desconforto com o cateter 10 Durabilidade 10 Fonte SILVA 2017 27 213 Judicialização da Saúde O PA não é para todos mas para muitos Temos no Brasil em torno de 4000 bombas de insulina instaladas porém sabemos que pelo menos 7 a 10 dos DM1 necessitam da utilização da bomba Portanto muito temos a fazer neste campo SBD 2015 Para uso contínuo da BII é necessário considerar o custo de manutenção visto que requer a troca de cateteres tubos e reservatórios além da aquisição da própria insulina e das fitas para monitorar a glicemia ou do sensor Assim muitas vezes a pessoa com DM precisa recorrer a vias alternativas por meio de demandas judiciais contra as entidades públicas com intuito de garantir acesso ao tratamento e seu direito à saúde No Brasil alguns estudos têm mostrado que as ações movidas contra o Estado para solicitação de medicamentos vêm crescendo nos últimos anos CAPIBERIBE 2019 Contudo pouco tem sido verificado quanto ao fornecimento de outros insumos para o cuidado com o DM como os análogos de insulina e bombas de insulina BORGES UGÁ 2010 NUNES 2016 Na literatura nacional há poucos estudos que tenham analisado processos judiciais para obtenção de bombas de insulina e a maior parte dos trabalhos publicados se refere à aquisição de medicamentos Por se tratar de tecnologia inovadora e ainda pouco difundida no SUS devido ao alto custo muitos usuários acabam por procurar auxílio jurídico para obtêla ANDRADE 2018 No Brasil as bombas de infusão ainda não são disponibilizadas pelo SUS e nem pelos planos de saúde A maioria delas é fornecida através de requisições por ações judiciais contra o estado município e governo federal Todavia alguns estados brasileiros já possuem protocolos clínicos para dispensarem o sistema de infusão contínua de insulina sem a necessidade dos solicitantes recorrerem ao setor judiciário SILVA 2107 É certo que quanto mais deficiente a atuação estatal para a progressiva concretização de direitos sociais maior será a atuação do Judiciário na garantia e mesmo no impulsionamento de políticas públicas Entretanto a atuação judicial deve observar a necessidade de construção de uma sociedade justa e solidária diminuindo e não agravando as desigualdades que advêm da concessão massiva de direitos subjetivos desconsiderandose importantes diretrizes constitucionais art 3o I II e III CRFB88 LEÃO 2018 Expressiva dessa maneira de interpretar o texto do art 196 da CRFB88 é o seguinte aresto do STJ 28 Normas constitucionais meramente programáticas ad exemplum o direito à saúde protegem o interesse geral todavia não conferem aos beneficiários deste interesse o poder de exigir sua satisfação Estas normas arts 195 196 204 e 227 da CF são de eficácia limitada ou em outras palavras não têm força suficiente para desenvolverse integralmente ou não dispõem de eficácia plena visto que dependem para ter incidência sobre os interesses tutelados de legislação complementar Na regra jurídicoconstitucional que dispõe todos têm o direito e o Estado tem o dever dever de saúde como afiançam os constitucionalistas na realidade todos não têm o direito porque a relação jurídica entre o cidadão e o Estado devedor não se fundamenta em vinculum juris gerador de obrigações pelo que falta ao cidadão o direito subjetivo público oponível ao Estado de exigir em juízo as prestações prometidas a que o Estado se obriga por proposição ineficaz dos constituintes No sistema jurídico pátrio a nenhum órgão ou autoridade é permitido realizar despesas sem a devida previsão orçamentária sob pena de incorrer no desvio de verbas ROMS 6564RS j em 2351996 Rel Min Demócrito Reinaldo Ao Judiciário cabe assegurar um mínimo de saúde de cada indivíduo mas deve considerar também o aspecto coletivo do direito que impõe atuem o Legislativo e Executivo na formulação de políticas universais e isonômicas que promovam um paulatino e progressivo cumprimento da norma constitucional LEÃO 2018 Diante desse fenômeno de judicialização da saúde os magistrados devem deliberar com imensa responsabilidade e criteriosa avaliação técnica a fim de não omitir o direito à saúde mas também de não fornecer recursos que excedam às necessidades de cada um tendo em mente que aquele recurso disponibilizado sob determinação judicial fará falta em outro setor para o qual foi previamente planejado HABERMAS 2012 A Judicialização não pode ser conceituada e concebida como o ato de transferência para o Poder Judiciário de decisões acerca do reconhecimento e concretização de um direito à saúde sendo que estas deveriam ser tomadas pelos demais poderes da República Poder Executivo e Poder Legislativo As ações judiciais vêm apresentando um grande crescimento uma vez que o sistema público de saúde tem se mostrado ineficiente seja em termos quantitativos seja em termos qualitativos na condução de uma política pública de qualidade PINTO et al 2015 A judicialização da saúde pode ser vista como uma ferramenta garantida pela Constituição Federal a ser utilizada pelo usuário em seu projeto de cuidado de sua saúde alcançando alívio físico financeiro eou emocional Como o bem a ser protegido nesse caso é a vida nosso bem mais valioso a pessoa age de forma obstinada sem que nenhuma regra estabelecida pelo sistema ou pela sociedade se mostre forte o suficiente para constranger sua ação CAPIBERIBE 2019 29 22 O PACIENTE CIBORGUE O CORPO PÓSHUMANO Ao observarmos a sociedade temos a constatação fática de que a ciborguização do corpo já está acontecendo há bastante tempo principalmente quando se analisa o homem em suas interações com o meio Desde os tempos primitivos o homem interagia com a natureza buscando ferramentas e mecanismos para a sobrevivência nas cavernas começa a manusear tecnologias mesmo que primitivas como ferramentas para a caça pesca fogo e roupas para seu aquecimento Destacase neste contexto a capacidade de observação humana e a habilidade de manipular a natureza em seu favor HARAWAY 2016 De acordo com Haraway 2016 robôs e pessoas artificiais sempre fizeram parte da imaginação ocidental pelo menos desde o iluminismo um exemplo disso é o Frankstein de Mary Shelley No entanto o termo ciborgue é utilizado apenas a partir da metade do século XX No final da década de 1950 em um hospital americano um experimento de sucesso conseguiu atrelar um rato a uma bomba osmótica que modificava seus parâmetros fisiológicos Essa união de um corpo orgânico a uma máquina deu origem ao termo organismo cibernético abreviado simplesmente para ciborgue O ciborgue atual é uma criatura mais sofisticada do que seu ancestral dos anos cinquenta e ao mesmo tempo uma criatura mais doméstica O Pâncreas Artificial Rim Biônico juntas pélvicas artificiais implantes de tímpanos para os surdos implantes de retina para os cegos e todo o tipo de cirurgia cosmética fazem parte hoje do repertório médico Sistemas de recuperação de informação online são utilizados como próteses para memórias humanas limitadas No mundo fechado da sofisticada indústria da guerra combinações ciborguianas de humanos e máquinas são utilizadas para pilotar aeronaves militares os tempos de resposta e os aparelhos sensórios de simples e puros humanos são inadequados para as demandas do combate aéreo supersônico Esses arrepiantes ciborgues militares podem ser os anunciadores de um mundo novo mais estranho do que qualquer outro dos que vivemos até agora HARAWAY 2016 p 126 As máquinas do final do século XX tornaram completamente ambíguas a diferença entre o natural e o artificial entre a mente e o corpo entre aquilo que se autocria e aquilo que é externamente criado podendose dizer o mesmo de muitas outras distinções que se costumavam aplicar aos organismos e às máquinas Nossas máquinas são perturbadoramente vivas e nós mesmos assustadoramente inertes HARAWAY 2016 A multiplicação das variadas formas conjugadas homemmáquina imaginada pela ficção na segunda metade do século XX juntamente com o desenvolvimento das tecnologias 30 associadas permitiram diversas incorporações orgânicotecnológicas sistemas biônicos máquinas de suporte vital biotelemetrias das mais variadas ordens Como nos traz Le Breton 2013 as antigas fronteiras entre o mecânico e o biológico dissolvemse e criar máquinas humanas emerge como imperativo social para entre outras coisas melhorar as condições ou explorar funções corporais humanas de maneira mais eficiente regulações e ajustes tecnológicos bioquímicos a fim de manter os corpos no melhor nível de eficácia ou de saúde a gênese do corpo ciborgue HARAWAY 2016 Por se tratar o PA uma tecnologia acoplada ao corpo capaz de melhorar a saúde a qualidade de vida e também responsável pela manutenção da vida destes usuários podemos considerar este paciente um ciborgue um corpo melhorado Tal relação do homem com o meio pode ser compreendida a partir de uma ótica ambígua HARAWAY 2016 É possível compreendêla em momentos sobre um plano cartesiano onde o mundo seria monitorado por um conjunto de forças que agem sobre os seres e condicionam em algumas medidas suas noções básicas da existência para um permanente aperfeiçoamento das percepções corporais e subjetivas experimentadas de maneira específica por cada indivíduo E em outras ocasiões sob uma perspectiva pós moderna onde o meio material seria determinado por um fenômeno que é possível considerar uma profusão de subjetividades a fim de permitir o convívio em rede entre variadas formas de vidas e infinitas modalidades de troca entre elas Tanto na Antropologia Ciborgue HARAWAY 2016 quanto na Teoria Ator Rede de Bruno Latour 2012 as duas são abordagens de compreensão da interação entre o homem e o meio Apontam para uma interação entre humanos e não humanos de tal forma que as máquinas passam a serem consideradas componentes partes do corpo O rato de Rockland é um dos astros de um artigo intitulado Ciborgues e espaço escrito por Manfred Clynes e Nathan Kline em 1960 Essa dupla formada por um engenheiro e um psiquiatra cunhou o termo ciborgue cyborg abreviatura de cyberneticorganism para descrever o conceito de um homem ampliado um homem melhor adaptado aos rigores da viagem espacial Clynes e Kline imaginavam um futuro astronauta cujo coração seria controlado por injeções e anfetaminas e cujos pulmões seriam substituídos por uma célula energética inversa alimentada por energia nuclear HARAWAY 2016 p 121 Haraway 2016 p35 argumenta que o ciborgue uma fusão de animal e máquina joga pela lata do lixo as grandes oposições entre natureza e cultura self e mundo que atravessam grande parte do nosso pensamento A autora utiliza um personagem recorrente na ficção científica contemporânea na tentativa da criação de um mito político pleno de ironia 31 com a função de subverter Ele é um elemento gerador de instabilidade política um questionador de identidades tidas por imutáveis mas que seriam de fato ontologicamente construídas em função de contextos políticos assimétricos Desse modo Haraway 2016 recorre à imagem do híbrido Inicialmente não se trata do híbrido resultante da fusão do ser vivo ao arranjo inanimado mas do vivo completamente artificial portanto não adquire identidade Seu ciborgue é arma de retórica política que expõe o totalitarismo contido nos mitos de origem o do gênero o da natureza que se contrapõe à cultura o da redenção futura do pecado original que vitimou o homem entre outros Em linhas gerais o seu ensaio é uma metáfora para a crítica da identidade em favor da diversidade e para exigir a perspectiva de uma apropriação politicamente responsável da ciência e da tecnologia As tecnologias da comunicação e as biotecnologias são ferramentas cruciais no processo de remodelação de nossos corpos As tecnologias e os discursos científicos podem ser parcialmente compreendidos como formalizações isso é como momentos congelados das fluídas interações sociais que as constituem mas eles devem ser vistos também como instrumentos para posição de significados A fronteira entre ferramenta e mito instrumento e conceito sistemas históricos de relações sociais e anatomia histórica dos corpos possíveis incluindo objetos de conhecimentos é permeável Na verdade o mito e a ferramenta são simultaneamente constituídos HARAWAY 2016 A teoria cibernética de Wiener da década de 1940 originou pesquisas e influenciou vários campos científicos incluindo a antropologia Atualmente a cibernética está praticamente esquecida como uma ciência mas deixou importantes resíduos para a cultura Esses resíduos dentre outros provenientes do discurso técnico e científico são meios criativos para as reavaliações do consenso social acerca dos significados das coisas Resultados de um processo de reinvenção cultural o ciborgue e o ciberespaço são referências emblemáticas de uma nova ordem do real que projeta o sistema antigo de interpretação da realidade sob novas formas restringidas pelas dadas possibilidades históricas e culturais de significação KIM 2004 Provavelmente o primeiro produto cultural dessa nova ordem do real baseada na cibernética o ciborgue conjuga as promessas da biônica com as perspectivas anunciadas pela cibernética O termo bionics foi cunhado em 1960 pelo major Jack Steele da Força Aérea Americana para descrever o emergente campo de pesquisas cuja análise do funcionamento dos sistemas vivos visa reproduzir os truques da natureza em artefatos sintéticos LODATO 2001 Em outras palavras a biônica é uma área relacionada com a biomimética que pode 32 ser definida como a ciência de sistemas que têm alguma função copiada da natureza ou que represente características de sistemas naturais ou seus análogos VINCENT sd p 1 O ciborgue é também uma forma de retomar o sonho de Victor Frankenstein disfarçando aquilo que causava horror na sua criatura mortaviva feita com retalhos de cadáveres de pessoas e animais esquartejados ainda vivos para aproveitarlhe o sopro de vida na recomposição Ninguém poderia suportar o horror do seu semblante Uma múmia saída do sarcófago não causaria tão horripilante impressão Quando o contemplara antes de inocularlhe o sopro vital já era feio Mas agora com os nervos e músculos capazes de movimento converteuse em algo que nem mesmo no inferno dantesco se poderia conceber SHELLEY 1998 p 5354 Certamente os significados do homem póshumano foram determinados pelos resultados e promessas da ciência e da tecnologia sem os quais o ciborgue não seria sequer inteligível O coração é um dos objetos mais emblemáticos tanto pela sua importância fisiológica como pelo seu valor simbólico dos esforços científicos em superar os limites do homem com máquinas Não por acaso o coração foi um dos primeiros órgãos talvez o primeiro a receber o acoplamento definitivo de uma máquina SIQUEIRA 2013 Em outubro de 1958 o cirurgião cardíaco Ake Senning e o engenheiro eletrônico Rune Elmquist implantaram o primeiro marcapasso interno em um ser humano Esse implante inaugurou um bemsucedido progresso na área de próteses e implantes cardíacos desde válvulas até bombas auxiliares além de gerações de marcapassos cada vez mais eficientes e práticos Apesar dos enormes riscos envolvidos e dos insucessos o sonho de se construir um ser humano no qual zune um coração totalmente artificial continua SIQUEIRA 2013 O desenvolvimento de próteses também está intimamente ligado à superação de limites Originalmente tais limites eram os impostos àqueles cuja natureza do corpo fora mutilada por nascença ou acidente Mas hoje acoplados em próteses de competição os para atletas velocistas agregam muita tecnologia E eles são capazes de ultrapassar e muito a velocidade das pessoas comuns e chegam próximo às de recordistas mundiais olímpicos Tony Volpentest inspira admiração e quem sabe até despeito Munido de duas pernas mecânicas o atleta americano de 26 anos faz 100 metros rasos em impressionantes 11 segundos e 36 centésimos de segundo apenas um segundo e meio atrás do recordista mundial o canadense Donovan Bailey que nasceu com tudo no lugar Medalha de ouro nos Jogos Paraolímpicos de Atlanta em 1996 Tony veio ao mundo sem os pés e sem as mãos DIAS 1999 p 136 33 Exibindo próteses de alta tecnologia desenhadas sob medida para competições a imagem de paraatletas têm sido explorada em propagandas e desfiles de moda No discurso da mídia e da propaganda onde exibem ostensivamente o seu corpo híbrido os paraatletas corredores materializam hoje as aspirações do futuro do corpo póshumano o homem redesenhado para uma melhor performance De certa forma poderíamos dizer que uma das manifestações da cibercultura é o culto à performance Com efeito as próteses de alta performance assumem o design dinamizado matematizado e geometrizado da máquina elas não pretendem mais reproduzir as formas do corpo humano mas são desenhados apenas em função do desempenho Outro exemplo é o Pâncreas Artificial que é composto por dispositivos mecânicos com comando eletrônico que têm cerca de 3 cm de espessura e pesam 100g Injetam insulina de forma contínua a partir de um reservatório para um cateter inserido no subcutâneo geralmente na parede abdominal região periumbilical nádegas eou coxas ocasionalmente Indicado para ajudar no controle glicêmicos de diabéticos do tipo 1 da doença O PA tem representado a ciborguização do corpo Não significa apenas melhora na performance mas uma tecnologia essencial para a manutenção da vida De acordo com a SBD 2015 estudos têm demonstrado que o uso do PA auxilia muito no tratamento em diabéticos do tipo 1 que apresentam DawnFenômeno fenômeno do alvorecer hipoglicemia e hipoglicemia despercebida reduz a variabilidade glicêmica a hiperglicemia elevada HbA1c recorrente cetoacidose aumenta a flexibilidade no tratamento reduz complicações micro e macrovasculares auxilia no bom controle glicêmico na gestação viagens atividade física e aqueles que têm fobia de injeções Os ciborgues entretanto os ciborgues reais têm estado entre nós por quase cinquenta anos HARAWAY 2016 p 121 Destacase aqui como produto representativo da tecnociência a figura do ciborgue que surge como disse Haraway 2016 da transgressão das clássicas fronteiras entre animais e humanos entre humanos e máquinas e entre o físico e o nãofísico Com estas transgressões o ciborgue é uma mistura e produz misturas por muitos consideradas profanas Expressando ironia crítica e denúncia da separação entre natureza e cultura o ciborgue reposiciona a relação entre seus elementos Há de se considerar a importância da área de estudos da ciência e tecnologia pela natureza interdisciplinar da mesma A partir de diferentes enfoques teóricometodológicos abremse possibilidades para uma compreensão rica das incertezas dos riscos dos processos irregulares e suas possibilidades associados às atuais tecnociências ciborgues Portanto 34 tornase indispensável a interrelação entre muitas raízes disciplinares incluindo aí História Filosofia Sociologia Política Direito Economia e Antropologia HARAWAY 2016 Compreendese que um olhar centrado nas contradições produtivas das tecnociências ciborgues constituise como princípio político complexo instigante e mais sofisticado em relação ao olhar tradicional que gira em torno apenas das negatividades Se entendemos que nossa realidade é fluida dinâmica feita de colagens e bricolagens de todas as ordens inclusive as contraditórias e nela se tecem juntos tecnologia ciência cultura política conhecimento vontade e poder poderemos não só afirmar que somos todos ciborgues mas também que preferimos ser um ciborgue a ser um deus HARAWAY 2016 Pensar o ser humano e sua ciborguização não é mais colocado então como um debate intelectual sobre produtos imaginativos da ficção literária fantástica mas como urgentes conversações sobre micro eventos inscritos na contemporaneidade já que o acoplamento vivomáquina conquistou extensão e banalidade ao abranger a área médica e a vida comum LE BRETON 2013 p204 São inúmeros os exemplos de corpos tecnologicamente modificados construídos aumentados ou aprimorados demonstrando no cotidiano os elementos fusionais biológicoartificiais mais ou menos monstruosos que podem ser encontrados na literatura de ficção científica podendo inclusive creditar a esta última a imensa maioria das imagens que nos fazem imaginar e criar os ciborgues da maneira que fazemos hoje Talvez o corpo ideal do bodybuilding atlético sexy e clean tão em moda atualmente já seja um reflexo no nosso cotidiano desse mesmo pensamento cibernético Na medida em que a máquina se torna de fato a unidade de medida do homem uma nova postura estética do corpo toma forma frente à valorização da performance o que é belo está cada vez mais relacionado com o desempenho desejado essa noção tão cibernética HARAWAY 2016 Daí a noção afetada de pureza na qual comer um torresmo ou fumar um cigarro são atos relativamente mais impuros do que ingerir complementos alimentares sintéticos ou injetar hormônios artificiais Na perspectiva da estética da performance as máquinas de musculação os programas planejados de modelagem muscular as próteses estéticas as técnicas cirúrgicas de lipoaspiração a toxina botulínica Botox os anabolizantes e os complementos alimentares são apenas meios que a tecnologia disponibiliza para se atingir a imagem do corpo de alto desempenho a imagem na direção do corpo póshumano HARAWAY 2016 35 A construção da dependência da saúde humana à dependência das tecnologias para o fenômeno social do ciborguismo é observado sendo um caminho sem volta A indústria precisa de um mercado de consumo então se criou a idéia da obsolescência planejada a rotatividade do consumo do produto Daí entrase numa discussão ética ampla e complexa pois se tratando de saúde se a empresa oferece um produto que garanta a sobrevivência de um indivíduo e se a tecnologia depender de atualizações o que acontecerá se o mesmo não tiver condições de pagar uma possível mensalidade para atualizações Quem vai bancar este tratamento A empresa poderá desligar o produto e interromper uma vida Como funcionará esta tecnologia que promete manter e melhorar a vida dentro do sistema capitalista Como seria esta relação entre o consumidor de saúde e os interesses da empresa Como seria a ética do médico que vai indicar ao paciente este tipo da tecnologia será um caminho sem volta O médico participará do lucro desta empresa para criar esta dependência do paciente com a tecnologia São perguntas complexas para vários debates sobre a ética em tempos do corpo ciborgue Na sociedade pósmoderna a fragilidade dos bens tem sido um fator observado com bastante frequência fazendo com que os consumidores tenham necessidade de novas aquisições para a satisfação das suas necessidades Muito comum também que produtos e serviços sejam repaginados adquirindo uma nova roupagem para despertar a vontade do consumidor em ter um novo modelo ou nova tendência O exagerado descarte de bens de consumo para que sejam substituídos por outros demonstra que a intenção do mercado de fornecimento é dar continuidade ao processo de obsolescência programada que é a decisão do produtor de propositadamente desenvolver fabricar distribuir e vender um produto para consumo de forma que se torne obsoleto ou nãofuncional especificamente para forçar o consumidor a comprar a nova geração do produto Diante desta realidade observada e sabendose que é um caminho sem volta há muito que se refletir sobre as repercussões da relação entre humanos e artefatos tecnológicos no controle da vida 36 PERCURSO METODOLÓGICO 3 PERCURSO METODOLÓGICO Destacase como questão norteadora deste estudo Como é a rede de atores humanos e nãohumanos na utilização do Pâncreas Artificial Utilizamos a Teoria AtorRede TAR como referencial teórico Na TAR inspirado na sociologia das associações Latour 2012 nos convida a pensar sobre uma ciência sem fronteiras entre as considerações da natureza e da cultura em que não há divisões entre atores humanos e não humanos e que tudo pode confluir num evento qualquer que vai interferir no evento estudado Para o filósofo tudo está entrelaçado a quase tudo em que acontece em sua volta como uma tênue rede de fios invisíveis que se interligam que se interferem que se influenciam e se misturam de tal forma que não dá para considerar cada coisa de forma isolada É por isso que ao invés de se estudar um objeto isolado devese descrever os fios que se entrecruzam entre campos antes distintos separados por classificações da ordem do poder de uma determinada casta específica Esses conjuntos interligados de fios às vezes tênues constituem a trama estudada De um ponto se puxa um fio para perceber as tensões que se apresentam Cada fio em cada pontualização apresenta uma tensão diferente uma influência externa ao ponto mas inclusa na trama como parte integrante LATOUR 2012 Na TAR o ator é definido a partir do papel que desempenha do quão ativo e repercussivo é e quanto efeito produz na sua rede Portanto podese dizer que pessoas animais coisas objetos ou instituições podem ser atores FREIRE 2006 Já a rede representa interligações de conexões onde os atores estão envolvidos A rede pode seguir para qualquer lado ou direção e estabelecer conexões com atores que mostrem alguma similaridade ou relação O pesquisador que optar por realizar uma pesquisa ao modo TAR deve entender o social como o resultado das associações constantes e imprevisíveis entre os atores Assim o pesquisador não deve definir de antemão quais são os atores nem ordenar a priori as controvérsias travadas entre eles decidir como resolvêlas ou buscar explicações LOPES MELO 2014 p 54 O mesmo é dito por Nobre e Pedro 2010 p 54 quando comparam o pesquisador a um detetive que rastreia as ruelas enigmáticas do seu caso investigativo nós devemos seguir as pistas que aparecem a cada momento os mediadores que nos convocam a desviar construir caminhos costurar circuitos 37 Como referencial metodológico foi adotada a Cartografia de Controvérsias definida por Venturini 2010 como operacionalizadora da TAR que se apresenta como um conjunto de técnicas para mapear ou seja explorar e visualizar polêmicas e controvérsias na sua maioria relacionada às questões técnicocientíficasVenturini 2010 um dos principais colaboradores de Bruno Latour na aplicação da cartografia das controvérsias considera que as controvérsias são o fenômeno mais complexo a ser observado na vida coletiva referindose a cada pedaço de ciência e tecnologia que ainda não foi estabelecido fechado usandoa como termo geral para descrever a incerteza partilhada O autor considera que a definição de controvérsia é bastante simples resumindoa em situações nas quais os atores discordam começando quando os mesmos descobrem que eles não podem ignorar uns aos outros e terminando quando conseguem elaborar um sólido compromisso de viverem juntos Por sua vez Nobre e Pedro 2010 p 53 referemse ao termo controvérsia como uma disputa em que se alegam razões pró ou contra onde se podem evidenciar movimentos cujo desdobramento será a consecução de um objetivo comum O estudo das controvérsias é proveniente da análise dos embates entre as partes oponentes e tem por objetivo revelar que não existem fatos puros sendo a informação algo neutro Todos os argumentos fazem parte de um jogo de poder interesse e força que expressam através da concretude aonde os fatos vão adquirindo NOBRE 2010 Nas próprias palavras do sociólogo devemos entrar no mundo da ciência e da tecnologia pela porta de trás a do fenômeno em construção e não na análise dos produtos finais à produção de objetos estáveis e frios do fenômeno já consolidado pois após a resolução de uma controvérsia tudo se firma em uma nova caixapreta Latour 2000 recorre à cibernética e toma emprestada a expressão caixapreta para fazer analogia a um fato ou artefato bem estabelecido dado como pronto certo verdadeiro e consagrado Assim sendo faremos o uso da cartografia das controvérsias na qual iremos seguir os quatro movimentos mínimos de um pesquisadorcartógrafo descritos por Pedro 2010 são eles Definir a porta de entrada na rede Identificar os portavozes Elencar os dispositivos de inscrição Descrever e analisar a rede a partir do mapeamento de associações 31 A PORTA DE ENTRADA É preciso encontrar uma forma de entrar na rede de começar a seguir os atores e de algum modo participar da dinâmica que seus movimentos permitem traçar PEDRO 2010 38 Uma vez que a cartografia se produz a partir dos movimentos dos atores ela sempre será provisória portanto ao identificar uma forma de entrar na rede é preciso atentarse quanto ao momento certo de se adentrar pela porta de trás do fenômeno em construção No presente estudo definiuse como porta de entrada o Almoxarifado da Secretaria Municipal de Saúde SEMUSA de DivinópolisMG Esta escolha ocorreu de forma intencional e por ser este o município da região centrooeste de Minas Gerais onde já existem pacientes diabéticos do tipo 1 utilizando o PA Ao entrar na rede buscamos acompanhar e entender como funciona o processo de distribuição e utilização do PA 32 IDENTIFICANDO OS PORTAVOZES Uma vez que na rede participam múltiplos atores humanos e não humanos é preciso identificar aqueles que falam pela rede e que acabam por sintetizar a expressão de outros atores PEDRO 2010 Ainda no segundo movimento ressaltamos a necessidade de se ouvir as vozes discordantes ou seja a recalcitrância que também circula na rede No processo de seguir os atores fazse necessário que o pesquisador cartográfico encarne o princípio de simetria generalizada e investigue a influência que cada ator gera sobre a rede para assim catalogálo mesmo que momentaneamente como um mediador ou intermediário Esse mapeamento espacial da rede possibilita identificar os mediadores mais evidentes na conformação da rede podendo estes serem promissores ou discordantes do processo em curso Para seguir os rastros dos atores a pesquisadora agendou uma entrevista inicial com a responsável do almoxarifado da SEMUSA que realiza o cadastramento destes pacientes e faz toda a compra e distribuição do PA e seus insumos A profissional responsável pelo almoxarifado recebeu a pesquisadora a inteirando de suas atribuições autorizando a seguila Desta forma os portavozes foram emergindo no campo tratase dos atores humanos concordantes e discordantes envolvidos com a utilização do PA onde estão distribuidos da seguinte forma pacientes que já têm o pâncreas artificial implantado e seus familiares os profissionais de saúde que estão envolvidos com a implantação e manutenção do PA umamédica endocrinogista umaenfermeira responsável pela implantaçãoe que também auxilia os pacientes no uso do aparelho respresentante da empresa que fabrica o PA utilizado por todos pacientes da pesquisa a responsável pelo almoxarifado da SEMUSA um ator 39 discordante que já fez uso do PA e interrompeu e um advogado que representou um dos usuários do PA no preocesso de judicialização 33 ACESSANDO OS DISPOSITIVOS DE INSCRIÇÃO QUE EMERGIAM NO CAMPO Em relação ao terceiro movimento Acessar os dispositivos de inscrição Venturini 2010 considera a necessidade de se utilizar uma diversidade de técnicas para coleta de dados proporcionando ao pesquisador mais liberdade para acessar os dispositivos de inscrição da rede mantendoo o mais aberto possível diante da controvérsia principalmente no início de seus levantamentos LOPES 2014 Entendese por dispositivos de inscrição os manuais entrevistas protocolos gráficos políticas registros de observações e outros documentos que se materializam em uma entidade de qualquer suporte fazendo com que a ação seja fruto de hibridismo e da produção de resultados LEMOS 2013 Neste estudo foram coletados documentos e outros materiais que emergiram do campo ao seguir os atores pela rede tais como protocolos e outros artefatos que representaram inscrições relacionadas ao uso do PA os quais estão relacionados em anexo No ato de seguir os atores foram realizadas observações não participantes conduzida pelo pesquisador a partir de um roteiro APÊNDICE A buscando observar as condições de uso da tecnologia o contexto em que os atores estavam envolvidos e sua relação com a tecnologia Os dados provenientes das observações foram registrados em um diário de campo compondo assim as notas de observação que se caracteriza por ser um dispositivo de inscriçãoO tempo de duração das observações variou e esteve condicionado à necessidade do pesquisador na apreensão do objeto pesquisado As observações aconteceram durante as entrevistas em locais variados local de trabalho dos profissionais residências dos pacientes e outros locais definidos pelos participantes Também foram realizadas entrevistas abertas APÊNDICE B com os atores envolvidos na utilização do PA Ocorreram de forma presencial e áudiogravada Na TAR a entrevista aberta se apresenta como pertinente fonte de evidência uma vez que proporciona ao pesquisador uma maneira de certificarse de que suas percepções estão em conformidade com a dos atores proporcionando também uma maior exposição das traduções interpessoais e as relações com os não humanos No entanto Latour 2012 ressalta que sua aplicação não deve se dar logo nos primeiros contatos com a rede mas sim após o pesquisador ter percorrido suas vertentes e seguido os seus principais portavozes com o intuito de retificar 40 sua descrição da rede Desta forma respeitando tal princípio as entrevistas foram realizadas após as observações O período de coletas foi de dezembro de 2018 a julho de 2019 34 MAPEANDO AS ASSOCIAÇÕES Mapear as associações entre os actantes atores humanos e não humanos tratase de delinear as relações que se estabelecem entre os diversos atores e que acabam por compor a rede Envolve as múltiplas traduções produzidas pelos atores ressaltandose suas articulações PEDRO 2010 p91 No processo de caminhar pela rede e seguir os atores o pesquisador deve traçar um mapa de seu percurso descrevendo o modo como as negociações vão dando conformação a rede e como estas negociações se associam a partir das traduções Assim será possível estratificar as ligações entre os actantes e descrever o que essas representam de modo a facilitar a visualização e interpretação do fenômeno a ser cartografado No entanto para mapearas associações devemos ir além da descrição desses vínculos devemos também analisar os efeitos produzidos por estas conexões descrevendo as negociações os deslocamentos e o que as transformações ocasionadas pelas ações dos actantes podem ocasionar Conforme descrito por Pedro 2010 p 91 Tratase aqui de delinear as relações que se estabelecem entre os diversos atores e que acabam por compor a rede Envolve as múltiplas traduções produzidas pelos atores ressaltandose suas articulações em especial os efeitos de sinergia ou de cooperação na rede os efeitos de encadeamento ou de repercussão da rede as cristalizações ou limitações da rede A descrição é considerada por Latour 2012 a essência do método atorrede e sua teoria emerge da manifestação e do movimento dos atores Para o autor não se deve enquadrar uma realidade nos moldes de uma teoria e sim lançarse ao campo para seguir a filosofia de vida dos atores tentando descrever ao máximo seus movimentos ao invés de tentar explicar as situações Como previa Latour 2012 no processo de seguir os rastros deixados pelos atores tudo é passível de ser coletado A partir do momento em que se inicia a pesquisa de campo devese considerar o maior número possível de pontos de vista e quando o pesquisador se der por conta estará afogado em dados Posto isso fazse necessário compreendêlos de tal modo que a descrição dos fatos retrate fielmente a dinâmica social cartografada Para isso uma leitura aprofundada é fundamental para a compreensão dos fatos e ordenamento dos acontecimentos Assim utilizamos para descrição a narrativa dos fatos e acontecimentos de 41 forma minuciosa da rede descrevendo o papel de cada ator neste processo Na intenção de sistematizar a descrição a partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguimos as proposições definidas por Latour 2012 onde o pesquisador deve observar os elementos que interagem entre si e por flashback descrever 1 como são feitas as atribuições de causas e efeitos 2 quais pontos actantes estão interligados 3 quais dimensões e que força têm essas associações 4 quais são os mais legítimos portavozes mediadores e 5 como todos esses elementos são modificados durante a controvérsia 35 PROCEDIMENTOS ÉTICOS Em atendimento aos preceitos éticos cada participante foi devidamente informado sobre os termos da pesquisa através do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido APÊNDICE C Foram disponibilizadas duas vias idênticas do TCLE para que uma seja arquivada pelo pesquisador e a outra pelo participante Todas as páginas do TCLE foram rubricadas pelo participante e pelo pesquisador responsável pela obtenção do consentimento todas as dúvidas expressadas pelo participante foram sanadas antes da assinatura do documento O estudo oferece riscos mínimos como o constrangimento e a quebra do sigilo entretanto os pesquisadores se comprometem em adotar medidas de prevenção e controle tais como as entrevistas serão utilizadas apenas para fins científicos os entrevistados serão codificados e não terão seus nomes expostos os dados serão armazenados com os pesquisadores num período de 5 anos Foi garantido o conforto necessário para a realização das coletas Em cumprimento a Resolução nº 4662012 do Conselho Nacional de Saúde o protocolo de pesquisa foi apreciado e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Campus CentroOeste Dona Lindu da Universidade Federal de São João Del Rei instituição proponente do estudo com o número do parecer 2952897 O início da coleta de dados ocorreu após emissão do parecer consubstanciado de aprovação ANEXO 1 Todos os participantes aceitaram voluntariamente a participar do estudo e assinaram o TCLE antes do início da coleta de dados A realização das entrevistas aconteceu em sala reservada escolhida pelo participante em seu local de trabalho e no caso dos pacientes em suas residências em local privativo escolhido pelos mesmos Nestes ambientes permaneceram apenas um pesquisador e o entrevistado RESULTADOS 4 RESULTADOS O presente capítulo destacou os rede de atores humanos e não humanos na utilização do Pâncreas Artificial por diabéticos A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL POR DIABÉTICOS Resumo Estudo de abordagem qualitativa utilizando referencial teórico e a Cartografia de Controvérsias como referencial metodológico Buscou se descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artifi PA Definiuse como cenário um município de médio porte do Oeste de Minas Gerais onde realizamos entrevistas abertas e observações com pacientes usuários do PA familiares um advogado e profissionais de saúde envolvidos materiais que emergiram do campo ao seguir os atores pela rede partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguindo as proposições definidas pelo referencial teórico e metodológico Verificamos uma rede de humanos influenciadores da utilização da tecnologia A própria inovação é um actante emissor de efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com a tecnologia emergiu como um desafio no sentido de fortalecer a red profissionais familiares e amigos Por não haver uma política pública de acesso à tecnologia a judicialização foi reconhecida como um ponto de convergência obrigatório Além disso constatamos o reconhecimento da inovação como um actant sobre o próprio corpo transformando utilização do PA é híbrida tecida a partir da emissão de efeitos entre humanos e não humanos Tal conformação deve ser considerada com vistas ao inovação tecnológica e de suas repercussões sobre a rede e sobre o corpo de seus usuários Descritores Diabetes Mellitus Tipo 1 Pâncreas Artificial Abstract THE HUMAN AND NON ARTIFICIAL PANCREAS BY DIABETICS Study in qualitative approach using the Actor reference and the Controversies Cartography as the methodological reference It was sought to describe the network of human and non diabetics The scenario was defined as a medium where we conducted open interviews and observations with AP user patients family members a lawyer and health professionals involved Documents and other materials that O presente capítulo destacou os resultados da pesquisa dispostos em um artigo que dispõe da rede de atores humanos e não humanos na utilização do Pâncreas Artificial por diabéticos Artigo A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL POR DIABÉTICOS Estudo de abordagem qualitativa utilizandose da Teoria AtorRede TAR como referencial teórico e a Cartografia de Controvérsias como referencial metodológico Buscou se descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artifi se como cenário um município de médio porte do Oeste de Minas Gerais onde realizamos entrevistas abertas e observações com pacientes usuários do PA familiares um advogado e profissionais de saúde envolvidos Foram coletados documento materiais que emergiram do campo ao seguir os atores pela rede Realizou partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguindo as proposições definidas pelo referencial teórico e metodológico Verificamos uma rede de humanos e não humanos influenciadores da utilização da tecnologia A própria inovação é um actante emissor de efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com a tecnologia emergiu como um desafio no sentido de fortalecer a rede de apoiadores profissionais familiares e amigos Por não haver uma política pública de acesso à tecnologia a judicialização foi reconhecida como um ponto de convergência obrigatório Além disso constatamos o reconhecimento da inovação como um actante emissor de efeitos sobre o próprio corpo transformandoo e o ciborguizando Concluímos que a rede de utilização do PA é híbrida tecida a partir da emissão de efeitos entre humanos e não humanos Tal conformação deve ser considerada com vistas ao aprimoramento da própria inovação tecnológica e de suas repercussões sobre a rede e sobre o corpo de seus usuários Diabetes Mellitus Tipo 1 Pâncreas Artificial Cartografia de controvérsias THE HUMAN AND NONHUMAN ACTORS NETWORK IN THE USE OF ARTIFICIAL PANCREAS BY DIABETICS Study in qualitative approach using the ActorNetwork Theory ART as the theoretical reference and the Controversies Cartography as the methodological reference It was sought to k of human and nonhuman actors in the use of artificial pancreas AP by diabetics The scenario was defined as a mediumsized municipality in western Minas Gerais where we conducted open interviews and observations with AP user patients family a lawyer and health professionals involved Documents and other materials that 42 resultados da pesquisa dispostos em um artigo que dispõe da rede de atores humanos e não humanos na utilização do Pâncreas Artificial por diabéticos A REDE DE ATORES HUMANOS E NÃO HUMANOS NA UTILIZAÇÃO DO Rede TAR como referencial teórico e a Cartografia de Controvérsias como referencial metodológico Buscou se descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial se como cenário um município de médio porte do Oeste de Minas Gerais onde realizamos entrevistas abertas e observações com pacientes usuários do PA familiares um coletados documentos e outros se a descrição a partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguindo as proposições definidas pelo e não humanos influenciadores da utilização da tecnologia A própria inovação é um actante emissor de efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com a e de apoiadores profissionais familiares e amigos Por não haver uma política pública de acesso à tecnologia a judicialização foi reconhecida como um ponto de convergência obrigatório e emissor de efeitos Concluímos que a rede de utilização do PA é híbrida tecida a partir da emissão de efeitos entre humanos e não aprimoramento da própria inovação tecnológica e de suas repercussões sobre a rede e sobre o corpo de seus usuários Cartografia de controvérsias NETWORK IN THE USE OF Network Theory ART as the theoretical reference and the Controversies Cartography as the methodological reference It was sought to human actors in the use of artificial pancreas AP by sized municipality in western Minas Gerais where we conducted open interviews and observations with AP user patients family a lawyer and health professionals involved Documents and other materials that 43 emerged from the field following the actors through the network were collected The description was made from the facts and on goings narrative following the propositions defined by the theoretical and methodological reference We have verified a humans and nonhumans network influencers of the technologys usage Innovation itself is an actant effects emitter on networked interactions The empowerment of humans involved with technology has emerged as a challenge when it comes to strengthen the network of supporters professionals family and friends Because there is no public policy on technology access judicialization has been recognized as a mandatory convergence point Furthermore we notice the innovation recognition as an effects emitter actant on the body itself transforming it and cyborging it We conclude that the AP usage network is hybrid woven from the effects emission between humans and nonhumans Such conformation must be considered viewing the technological innovation improvement itself and its repercussions on the network and on its users body Descriptors Type 1 Diabetes Mellitus Artificial Pancreas Controversy Cartography INTRODUÇÃO Os computadores são incrivelmente rápidos precisos e burros os homens são incrivelmente lentos imprecisos e brilhantes juntos seus poderes ultrapassam os limites da imaginação Albert Einstein O DM1 é uma doença crônica não transmissível autoimune que se caracteriza pela destruição das células β do pâncreas produtoras de insulina causando hiperglicemia crônica podendo levar a óbito Representa em torno de 10 dos quase 500 milhões de adultos com Diabetes Mellitus DM no mundo e a taxa de mortalidade é duas vezes maior do que na população geral LIND et al 2014 IDEF 2015 A insulinoterapia é o tratamento indicado para a DM1 e pode ser feita com bombas infusoras de insulina BII combinada com sensores implantados também denominados de Pâncreas Artificial PA SBD 2015 Com o PA fazse a monitorização contínua da glicose MCG proporcionando melhoria no nível da Hemoglobina glicada A1c HbA1c e redução no risco de hipoglicemia NEVES 2017 Sugerese que a terapêutica com o PA seja efetivamente vantajosa no controle metabólico e na prevenção de hipoglicemias em pacientes com DM1 podendo ser no futuro considerado como tratamento de primeira linha ABRAHAM et al 2016 AZEVEDO et al 2019 44 Por se tratar de uma doença de natureza crônica a gravidade das complicações e os meios utilizados para seu controle tornam o DM1 uma enfermidade muito onerosa não somente para os indivíduos afetados e suas famílias mas também para o sistema de saúde Por isso é de suma importância buscar tratamentos que alcancem um controle glicêmico adequado prevenindo o desenvolvimento de complicações crônicas da doença e com melhoria na qualidade de vida Neste sentido tais tecnologias precisam ser avaliadas com vistas a proporcionar alternativas terapêuticas que visam maior conforto comodidade e com maiores possibilidades de aceitação SILVA et al 2017 Assim é preciso investigar o uso do PA entre pacientes diabéticos mas propomos tal investigação em uma perspectiva sociotécnica além do entendimento do PA como apenas um artefato técnico É preciso compreender a inovação a partir de suas relações em rede como um nãohumano dotado de capacidade de agência emissor de efeitos sobre uma rede de humanos e nãohumanos BOOTH etal 2015 A TAR também se define como um método para acompanhar e descrever o movimento dos actantes e os efeitos que decorrem dos vínculos entre eles O pesquisador que optar por realizar uma pesquisa ao modo TAR deve entender o social como o resultado das associações constantes e imprevisíveis entre os atores Assim o pesquisador não deve definir de antemão quais são os atores nem ordenar a priori as controvérsias travadas entre eles decidir como resolvêlas ou buscar explicações CAVALCANTE et al 2017 Nesta perspectiva propomos seguir os atores envolvidos e deixálos falar mapeando a dinâmica das associações que se encontram em ação na rede Os próprios atores produzirão seus referenciais suas teorias seus contextos LATOUR 2012 Neste sentido destacase a questão norteadora deste estudo Como é a rede de atores humanos e não humanos na utilização do Pâncreas Artificial Enfim buscouse com este artigo descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial PA MÉTODO Estudo baseado na Teoria AtorRede TAR como referencial teórico e a cartografia de controvérsias como referencial metodológico Neste contexto ao seguir a rede de atores humanos e não humanos o pesquisador se apropria de ligações e negociações que vão se formando ao longo do caminhar na rede LATOUR 2012 Para tanto utilizamos os quatro movimentos do pesquisador cartográfico PEDRO 2010 quadro 1 45 Quadro 1 Os movimentos do pesquisador cartográfico Primeiro Movimento Buscar uma porta de entrada na rede e começar a seguir os atores Segundo Movimento Identificar os portavozes concordantes ou discordantes que falam pela rede Terceiro Movimento Acessar os dispositivos de inscrição que possibilitam a exposição da rede Quarto Movimento Mapear as associações entre os actantes conflitos acordos sinergismos e divergências Fonte Elaborado pelos autores 2019 Inicialmente definiuse como porta de entrada o Almoxarifado da Secretaria Municipal de Saúde SEMUSA de um município de médio porte do Oeste de Minas Gerais Esta escolha ocorreu de forma intencional por se tratar do primeiro município da região citada a apresentar pacientes diabéticos do tipo 1 utilizando o PA O referido almoxarifado é o local onde os insumos relacionados ao PA são distribuídos para os pacientes Uma vez que na rede participam múltiplos atores humanos e não humanos é preciso identificar aqueles que falam pela rede e que acabam por sintetizar a expressão de outros atores NOBRE 2016 Assim no segundo movimento ressaltamos a necessidade de ouvir as vozes concordantes e discordantes ou seja a recalcitrância que também circula na rede Desta forma os portavozes foram emergindo no campo tratase dos atores humanos concordantes e discordantes envolvidos com a utilização do PA onde estão distribuidos da seguinte forma cincopacientes que já têm oPA implantado e um familiar os profissionais de saúde que estão envolvidos com a implantação e manutenção do PA umamédica endocrinogista umaenfermeira responsável pela implantação e que também auxilia os pacientes no uso do aparelho respresentante da empresa que fabrica o PA utilizado por todos pacientes da pesquisa a responsável pelo almoxarifado da SEMUSA um ator que já fez uso do PA e interrompeu e um advogado que representou um dos usuários do PA em um processo de judicialização Em relação ao terceiro movimento Venturini 2010 considera a necessidade de se acessar os dispositivos de inscrição da rede tudo que pode trazer informações sobre a tessitura da rede seus atores e suas relações LOPES 2014 Para tanto foram coletados documentos protocolos e outros materiais que emergiram do campo ao seguir os atores pela rede representando inscrições relacionadas ao uso do PA No ato de seguir os atores foram realizadas observações não participantes buscando descreveras condições de uso do PA o contexto em que os atores estavam envolvidos e sua relação com a tecnologia Os dados provenientes das observações foram registrados em um 46 diário de campo compondo assim as notas de observação O tempo de duração das observações variou e esteve condicionado à necessidade do pesquisador na apreensão do objeto pesquisado Também foram realizadas entrevistas abertas áudiogravadas com 10 atores envolvidos na utilização do PA Na TAR a entrevista aberta se apresenta como pertinente fonte de evidência uma vez que proporciona ao pesquisador uma maneira de certificarse de que suas percepções estão em conformidade com a dos atores proporcionando também uma maior exposição das traduções interpessoais e as relações com os não humanos Além disso o roteiro de entrevistas deve ser minimalista pois muitos questionamentos emergem durante o ato de seguir a tessitura da rede O período de coletas foi de dezembro de 2018 a julho de 2019 No quarto movimento do pesquisador cartográfico mapear as associações entre os actantes atores humanos e não humanos tratase de delinear as relações que se estabelecem entre os diversos atores e que acabam por compor a rede No processo de caminhar pela rede e seguir os atores o pesquisador descreveu o modus operandi das negociações e suas conformações A descrição é considerada por Latour 2012 essencial para a compreensão da rede de atores onde não se deve tentar buscar explicações mas apenas seguir a filosofia de vida dos atores descrevendo ao máximo seus movimentos Assim utilizamos para descrição a narrativa dos fatos e acontecimentos de forma minuciosa da rede descrevendo o papel de cada ator neste processo Na intenção de sistematizar a descrição a partir da narrativa dos fatos e acontecimentos seguimos as proposições definidas por Latour 2012 onde o pesquisador deve observar os elementos que interagem entre si e por flashback descrever 1 como são feitas as atribuições de causas e efeitos 2 quais pontos actantes estão interligados 3 quais dimensões e que força têm essas associações 4 quais são os mais legítimos porta vozes mediadores e 5 como todos esses elementos são modificados durante a controvérsia O estudo obedeceu a Resolução 4662012 do Conselho Nacional de Saúde e foi submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Federal de São João Del Rei Campus CentroOeste Dona Lindu o qual obteve sua aprovação sob parecer de nº 2952897 47 RESULTADOS Ao entrar na rede buscamos acompanhar e entender como funcionava o processo de implantação e utilização do PA Assim o primeiro ator humano que emergiu na rede foi a responsável do almoxarifado da SEMUSA Tatiana que realizava o cadastramento destes pacientes e fazia toda a compra e distribuição do PA e seus insumos A portavoz ao ser questionada sobre como assumiu o serviço relacionado ao PA disse eu entrei substituindo uma funcionária contratada A minha função inicial era a de comprar o material médico cirúrgico do município Porém eu soube que dentro deste serviço havia pedidos de pacientes de ordem judicial não só diabéticos mas de outros processos solicitando próteses meias cirúrgicas dentre outros Na ocasião não sabia que iria trabalhar com ordens judiciais e com pacientes diabéticos mais graves Tatiana Esclareceu que uma vez que o processo judicial chega ao almoxarifado vem dizendo a que o paciente tem direito e traz em anexo uma receita recente que pode ser dos últimos seis meses Por meio desta receita é feita a compra Se for de um material nunca comprado pela SEMUSA fazse a compra direta para entrega imediata Depois é colocada em licitação e registrada em ata para que se possa fazer os pedidos dos insumos todos os meses ou o tempo que se fizer necessário Todo início de ano é feito licitação através de uma seleção de tudo que os pacientes usuários do PA consomem À medida que vão chegando os pedidos vão sendo feitas as compras Assim Tatiana exemplificou se um paciente busca em determinada data seu material sabendose precisamente o que ele usa normalmente a entrega é feita para dois meses e nova compra é feita novamente para dois meses No caso de pacientes que usam os sensores de glicose a compra não pode ser feita para seis oito meses porque esse material vence muito rápido Não é feita uma única compra para todos os pacientes que usam o material porque pode haver imprevistos como uma internação ou mesmo a bomba parar de funcionar Até que seja reposta pela empresa normalmente em torno de quinze a vinte dias é preciso ter uma margem de segurança Com isso se consegue não deixar faltar os materiais Portanto toda vez que um paciente busca seu material é feita nova reposição Neste interím a judicialização confirmouse como um ponto de convergência dos pacientes sendo a via necessária para se conseguir a disponibilização da tecnologia Os pacientes só conseguem via mandados judiciais ficam numa gaveta específica no arquivo Ela contém todos os processos em ordem alfabética Quando é feita a requisição do material no sistema obtém se todos os materiais necessários a determinado paciente Quando o 48 material chega é dada a entrada no sistema através de Nota Fiscal de compra É feito o controle do que chegou e se consegue dar baixa no nome do paciente Tatiana Outro actante que emergiu na rede foi a ficha de cada usuário do PA cadastrado na SEMUSA onde são registrados os materiais disponibilizados para o paciente e as cópias das receitas que devem ser renovadas a cada seis meses Tatiana ainda comentou que as receitas variam entre os médicos que as prescrevem nem sempre as receitas são dos médicos que indicaram o PA Muitos atendem os pacientes em consultas apenas particulares outros por consultas pelo plano de saúde ou pelos serviços disponibilizados na rede do Sistema Único de Saúde garantindo assim as receitas e os insumos necessários para implantação e uso do PA Após a entrada na rede e o levantamento inicial das informações o próximo passo foi entrar em contato com a endocrinologista Dra Vanessa responsável pelo encaminhamento do uso do PA a alguns pacientes diabéticos tipo 1 Ela foi a médica citada pelo encaminhamento da maioria dos usuários do PA cadastrados na SEMUSA e portanto foi entrevistada na busca por alguns esclarecimentos sobre a tessitura da rede Quanto aos critérios usados para o uso desta tecnologia a médica afirmou Sua maior indicação é para o paciente diabético insulinizado intensivo que está tendo muita hipoglicemia assintomática desde que tenha preparo para usar a bomba porque às vezes a pessoa tem o desejo mas não consegue usar acha que o sensor vai resolver os problemas que não vai precisar estar conferindo Às vezes a pessoa insiste o profissional prescreve o teste durante um mês e ela não dá conta o paciente costuma alegar que quer usar o PA e soube que há pacientes que usam Nem sempre eu acato o pedido do paciente porque cada um deles tem uma história a ser avaliada Dra Vanessa Apesar dos critérios a médica endossou a necessidade da judicialização como um ponto de passagem obrigatório na rede para obtenção do PA todos os meus pacientes que usam o PA são judicializados nem sempre pela prefeitura alguns pelo estado A pessoa às vezes até tem condições financeiras de arcar com a compra mas o custo de manutenção é alto Dra Vanessa Além da judicialização e da indicação médica também percebemos a necessidade da adaptação do paciente ao uso do PA e a capacitação realizada por uma enfermeira todos que colocaram o PA perceberam uma grande melhora no controle do diabetes Um mês de teste é crucial porque alguns com 49 dois dias de uso já não querem continuar É um período de preparação de como vai ser na realidade o uso As empresas emprestam o equipamento e insumos para o teste por um mês treinam o paciente através de uma educadora enfermeira existe um acompanhamento do processo Mas alguns pacientes não conseguem se adaptar e ficar com o PA os que ficam gostam e ficam bem Dra Vanessa O PA como um artefato técnico também apresenta fragilidades técnicas e de provisão de insumos devendo ser acompanhada a sua utilização e até sua substituição por outra tecnologia Há os problemas técnicos como entupimento ou dobra de cateter Tem pacientes também que estão só com o sensor e sem a bomba de infusão porque a insulina não está vindo em falta e ele não está dando conta de arcar com os custos Aí voltase o convencional intensivo existe essa possibilidade e isso ocorre de fato Quando há problema técnico como a dobra do caninho do sensor o paciente é orientado a corrigir fora da bomba com a caneta aplicadora Dra Vanessa Após seguir a médica a partir da listagem de pacientes disponibilizada pela SEMUSA fomos remetidos ao primeiro paciente usuário do PA chamado de Daniel Este portavoz endossou a afirmação de outros atores da rede de que o PA foi adquirido através de uma ação judicial Isto ocorreu da seguinte forma A indicação foi por causa das crises severas de hipoglicemia que eu tinha ficando semiconsciente e passando muito mal Depois que comecei a usar o PA não tive mais estas crises Já estou usando há treze anos e o sensor há cinco Com o uso do PA acompanhando meus sintomas por vinte e quatro horas não apresento mais crises Daniel Neste contexto o PA é entendido como um nãohumano que garante a vida mesmo diante de certa dificuldade de adaptação inicial Esta tecnologia é muito importante pra mim e acredito que não sei mais viver sem ela Estou tão costumado com a contagem de carboidratos com a forma como devo utilizar a insulina no dia a dia com a rotina com a programação e cálculos para usar a insulina de acordo com os carboidratos que consegui controlar muito o meu diabetes Meus exames hoje apresentam bons resultados melhoraram significativamente e é nesse sentido que vejo a importância do uso do PA No início é muito difícil fazer os cálculos como também a aplicação furar o corpo usar o cateter Até você aprender mesmo a usar o PA demora um tempo Porém com a prática tudo fica mais fácil 50 Estimulado a narrar suas interações com outros atores na rede envolvidos na indicação implantação e uso do PA manifestou ter passado por vários endocrinologistas desde que ficou diabético há 22 anos e há aproximadamente quinze anos começou o acompanhamento com a Dra Vanessa Foi ela quem lhe fez a indicação desta tecnologia desde que os episódios de hipoglicemia severos começaram endossando tal ator humano como um importante mediador na conformação da rede Outros atores humanos também foram apontados por este primeiro usuário do PA a nutricionista Sarah a enfermeira Gisele e o advogado Renato Conformavamse como importantes mediadores na tessitura da rede Nas palavras do portavoz tais mediadores Eles me ajudaram desde o início até hoje A nutricionista me acompanha na alimentação a enfermeira me ensinou tudo sobre a bomba e o advogado foi quem conseguiu que a prefeitura disponibilizasse os recursos Daniel Emergiram na tecitura da rede outros atores importantes no suporte a utilização do PA Sua esposa que convive com ele diariamente e participou desde o início da implantação do PA seus familiares irmãos pais que sempre o apoiaram no tratamento e na dieta Também alguns amigos que têm conhecimento que ele usa o PA e o auxilia quando há necessidade Entretanto a importância destes atores está relacionada ao apoio emocional e na dieta específica Tais atores não foram ensinados a manusear o PA caso Daniel não o pudesse fazer Apesar de tantos anos já usando esta tecnologia nunca ensinei ninguém a usar caso eu passe mal O PA desperta curiosidade em todos que vêem o sensor perguntam o que é isso no seu braço então eu tento explicar mas é só isso Daniel Algumas fragilidades da tecnologia foram apontadas Em relação ao Bluetooth a transmissão de dados do sensor para a bomba é apenas de dois metros muito pequena comparada a outras tecnologias que utilizam o Bluetooth para transmissão de dados como celulares por exemplo Se houver algum bloqueio por exemplo se for dormir do lado direito e o sensor estiver no esquerdo a bomba às vezes dá interferência no sinal e ele se perde Se rolar na cama colocar cobertor ou travesseiro entre os dois perde o sinal Daniel O outro problema é o encaixe do cateter que é retirado para o banho e se encaixa numa tampa Esse encaixe às vezes solta o fio quando se esbarra ou dorme o que só é percebido quando a glicose aumenta Acontece ainda dele dobrar quando o instala ele já entra com a ponta dobrada neste caso fica entupido Mandase a insulina mais de uma vez e não surte efeito E a 51 questão de desconectar da pele São problemas que precisam ser resolvidos e que só são percebidos com a hipoglicemia Daniel Continuando a seguir a rede buscamos ouvir Amanda a esposa de Daniel muito citada por ele como um suporte importante e que o acompanhava em seu tratamento desde que se conheceram há aproximadamente quinze anos Em sua narrativa emocionada destacou a importância do PA como uma tecnologia transformadora da realidade de saúde de seu marido além de salválo de situações de eminência de morte Eu acordava várias vezes à noite com medo das hipoglicemias constantes antes do PA eu assumia mais cuidados apesar dele sempre ter sido muito independente e dinâmico Após o uso do PA isso ficou mais fácil Atualmente o autocuidado é todo feito por ele a partir do PA As crises que ele estava tendo de hipoglicemia tinham ficado muito silenciosas e freqüentes Ele chegou a cair num rio enquanto estavam pescando um amigo que pulou na água e o salvou de afogamento Também sofreu um acidente de trânsito após desmaiar com uma crise de hipoglicemia severa As pessoas pensaram que ele estava alcoolizado ou drogado O que o salvou desta vez foi no momento do acidente estar passando um conhecido no local e saber sobre o diabetes Amanda Apesar do reconhecimento dos benefícios que a tecnologia tem proporcionado ainda emergem inseguranças sobre o seu uso e principalmente acerca de repercussões futuras Porém as inseguranças acabam sendo amenizadas pela confiança depositada na rede de atores humanos envolvidos na assistência Sempre que ele se alimenta o PA permite que ele faça correções com a insulina permite que ele coma coisas como se não tivesse diabetes até o doce uma coisa impensável até alguns anos atrás Os conceitos têm mudado e ficado bem mais flexíveis proporcionando mais qualidade de vida Ao mesmo tempo fico insegura será que ele pode mesmo comer tudo que está comendo Mas fico tranqüila em saber que ele é acompanhado por ótimos profissionais sua médica e nutricionista e isso é muito positivo nos tranqüiliza é maravilhoso Amanda A enfermeira Gisele da empresa que fornece o PA aos usuários também foi apontada em vários relatos Desta feita procedemos a seguir seus rastros pela rede Ela é responsável pelo treinamento destes usuários quando iniciam o tratamento e pelos treinamentos que acontecem ocasionalmente Ao ser abordada descreveu inicialmente o tipo de bomba de insulina disponibilizada e algumas de suas funcionalidades 52 eu uso a bomba de insulina SM640g que tem o algoritmo guardian que suspende a insulina 30 mim antes das hipoglicemias já é considerado um algoritmo para o pâncreas artificial mas ainda preciso contar carboidratos e medir a glicemia Gisele A enfermeira também relatou sobre a rede tecida quando do recebimento do PA pelos usuários Neste contexto emergiram outros atores humanos e nãohumanos O paciente ao receber a sua bomba definitiva ele é assistido por 30 dias por um educador certificado pela empresa após esse acompanhamento o paciente é acompanhado pelo Programa de Especialista Clínico e tem Assistência 0800 24h para qualquer dúvida Gisele Além disso e endossando o que já fora afirmado por outros atores da rede o PA contribui significativamente para a assistência a saúde dos usuários proporcionando segurança e facilitando o manejo clínico Os pacientes após a tecnologia têm uma qualidade de vida enorme quando comparada com o tratamento anterior Os pacientes voltam a dormir sem o medo de ter hipoglicemia e não acordar por exemplo pois sabem que estão seguros e o sensor emite um alerta em caso de hipo ou hiperglicemia No caso da bomba SM640g a bomba suspende automaticamente a insulina na previsão da hipoglicemia 30 mim antes de atingir 20 pontos do limite de baixa Previne as hipoglicemias em 78 dos eventos Além disso facilita muito para administrar insulina várias vezes ao dia às vezes 710x e principalmente em público Gisele Interessante notar que a própria enfermeira é diabética e usuária do PA Em um de seus relatos também destacou as contribuições da tecnologia para a sua qualidade de vida Iniciei o uso da bomba de insulina bem antes de trabalhar na empresa Uso a bomba há mais de 10 anos e fui contratada uma década depois risos A bomba me trouxe outra qualidade de vida No meu tratamento antigo aplicava insulina 8x ao dia e mesmo fazendo a contagem de carboidratos não conseguia ter uma tranquilidade hora a glicemia estava 40 e no mesmo dia 400 risosTive um acidente de carro aos 18 anos por hipoglicemia assintomática foi quando tive indicação médica para o uso do PAHoje eu tenho um excelente controle e o melhor posso dirigir sem medo risosGisele 53 Continuando a seguir a rede acompanhamos outra paciente Ana Clara usuária do PA indicada na lista disponibilizada pela responsável do almoxarifado na SEMUSA Ana Clara foi diagnostica com DM1 aos seis anos de idade há vinte e três anos No início fez uso de insulina humana com três aplicações diárias Depois foi aumentando as aplicações e fazendo uso de outros tipos de insulina sempre intercalando médicos mas sem obter bons resultados Um desses médicos optou pelo uso do PA que já havia chegado ao Brasil Reunindo a família de Ana Clara sugeriu que poderia dar certo para ela que sempre levou a sério sua doença mas não estava obtendo bons resultados com o tratamento indicado A aplicação da insulina foi provocando abcessos em seu corpo e a insulina voltava inteira após a aplicação Uma vez indicado o seu uso deuse início ao processo de judicialização que foi relativamente rápido Foi agendada uma visita após contatos e a enfermeira veio lhe fazer um teste e orientála e à família sobre o uso do PA Ela se adaptou bem e faz uso até hoje em relação à qualidade de vida com o uso do aparelho não houve meio termo mudou tudo para melhor Ainda há alguns picos de elevação pois o meu emocional e alguns remédios também alteram a glicemia Ana Clara Há quatro anos submeteuse a um transplante por hepatite medicamentosa Internou com pedra na vesícula e devido a um antibiótico seu fígado falhou Fez o transplante de fígado no Hospital das Clínicas HC de Belo Horizonte e passou a tomar medicamentos contra a rejeição e eles aumentaram a glicose Nesta experiência relatou situações que demonstraram o desconhecimento de muitos profissionais sobre a utilização do PA Sua recuperação e a manutenção de sua saúde dependeram da interação entre vários atores em diversos cenários de atuação na esfera pública e privada da assistência à saúde Além disso seus familiares também foram reconhecidos como um ponto de apoio importante da rede e desta feita aprenderam a utilizar o PA Entrei em coma induzido ainda em Divinópolis Os profissionais desconheciam o PA Quando acordei do coma estava com as pontas dos dedos roxas e a médica me disse que iria me aplicar insulina porque a taxa de glicose estava alta Perguntei sobre o meu PA e a médica disse que lá ninguém sabia usálo nem mesmo haviam ouvido falar sobre ele Fizeram contato com minha família e resolveram tirá lo Quando eu melhorei eu mesma voltei a usar o PA com ajuda da médica do HC que entrou em contato com minha endocrinologista de Divinópolis e foram trocando informações para reprogramarem o PA Percebo que até hoje a maioria dos profissionais de saúde desconhecem esta tecnologia Até hoje há uma rede de profissionais que me assistem hepatologistas do HC que conhecem meu caso a endocrinologista em Divinópolis os médicos dos postos 54 de saúde que me dão receitas para os insumos e os enfermeiros incluindo a que me deu o treinamento para o uso do PA praticamente todos da minha família sabem sobre o uso do PA Agora os mais próximos que são meus pais meu marido e os irmãos sabem manuseálo principalmente meu marido Ana Clara Após o momento difícil que foi o transplante e perceber o despreparo dos profissionais de saúde em relação ao manuseio do PA como é enfermeira Ana Clara desde então também se reconhece como um ator importante da rede principalmente no sentido de mobilizar outros atores sensibilizandoos e conscientizandoos sobre o PA e suas possibilidades de uso Eu dou palestras duas vezes ao ano para as turmas do 6º período de medicina da Universidade Federal em Divinópolis No fechamento do período junto com minha endocrinologista que é professora participo da aula justamente para dar o esclarecimento tão necessário aos novos médicos que estão se formando sobre o PA seu uso sua importância Ana Clara A próxima usuária do PA Juliana também foi acompanhada A mesma relatou ser diabética há dezesseis anos e há oito faz uso do PA Novamente outra usuária destaca as contribuições do PA para sua saúde e também o apontamento do processo de judicialização como fundamental para conseguir a tecnologia Considero o PA essencial por ter me dado uma qualidade de vida melhor Meu tratamento inicial foi através da aplicação de insulina de múltiplas doses A indicação do PA foi feita pela Dra Vanessa devido a hipoglicemias assintomáticas que eu apresentava Foi uma boa opção pois a partir daí a glicemia ficou bem controlada Já parei no CTI antes do PA minha glicose tinha caído para quatro Então consegui o PA através da judicialização devido ao meu estado crítico de saúde e ao histórico de várias internações Não foi difícil conseguir visto que tinha hipoglicemias severas Ocorreram outros episódios de internação após o uso do PA mas menos severos Nunca me faltaram os insumos necessários distribuídos pela SEMUSA Juliana Quanto à sua rotina com o uso do PA alegou ser tranqüila Existem algumas dificuldades em relação às roupas e o encaixe do PA pelo fato de eu ser mulher Ainda enfatizou chama a atenção das pessoas me fazem perguntas Ficar dando explicações me incomoda bastante principalmente por eu ser tímida Esta paciente também reforçou o apoio da equipe multidisciplinar como fundamental para o seu acompanhamento Tenho um endocrinologista nutricionista educador físico e psicólogo Eles me ajudam muito Além disso a sua família também emergiu como 55 importante parceira neste processo pai mãe e irmãos Eles participaram das orientações dadas pela enfermeira A família está ciente de tudo mas os amigos não Outra usuária do PA Andréia também foi relacionada na listagem sendo acompanhada e entrevistada Ela começou a entrevista dizendo que há oito anos fez o teste para uso do PA e conseguiu mantêlo por trinta dias o tempo estipulado Conseguiu o material após ser autorizado pela justiça A partir do momento em que fez o teste não ficou mais sem ele O processo transcorreu e em trinta dias ela já estava com o PA que segundo ela o considera essencial por ter lhe dado uma qualidade de vida melhor e desde então faz uso constante dele O aparelho é minha vida e sem ele eu morro Eu já tentei vários outros tipos de tratamento com insulina e não deu certo Quando coloquei o PA eu estava com baixo peso porque aplicava dois tipos de insulina quando comia e cheguei a evitar comer para não precisar tomar tanta insulina Andréia Está diabética há vinte anos e durante doze anos não conseguiu ter bom controle da glicemia Disse ter passado por uma fase bem difícil Aos treze anos préadolescente foi a melhor paciente de todos os médicose depois piorou muitoA sua família também emergiu como um ponto importante de apoio na rede É casada mas mora com os pais Seu pai não sabe manusear o aparelho e seu marido sabe mais ou menos À noite ela disse apagar e tem hipoglicemias assintomáticas Em suas palavras Quando o aparelho apita o meu marido acorda olha a glicose e me chama para comer Não faço acompanhamento nutricional Minha mãe ajuda a fazer as correções oferecendo alimentos Recebo ajuda mais no monitoramento no controle do meu diabetes se for preciso manusear o PA nenhum deles os familiares sabeAndréia Quem lhe indicou e a ajudou a conseguir o PA foi a Dra Vanessa sua endocrinologista na época não continuou com ela porque não atende pelo plano de saúde Aprendeu a fazer contagem de carboidratos nesta época mas agora não faz mais Relata que relaxou com relação à sua dieta queixa falta de recursos para acompanhamento nutricional e reconhece que sua glicemia oscila mais por isso Além de sua família como atores importantes rede os colegas de trabalho também compuseram parte desta trama de relações no sentido de viabilizar o sucesso no uso do PA sempre que eu mudo de trabalho explico aos colegas como funciona o PA e quais sintomas posso apresentar Já teve um episódio mesmo usando o PA Não cheguei a desmaiar mas fiquei 56 paralisada sem conseguir responder nada Meus colegas já sabiam me levaram para o hospital para tomar glicose Andréia Importante ressaltar que Andréia diferente dos demais usuários desta narrativa elencou outras patologias comorbidades como não humanos capazes de emitir efeitos sobre a rede influenciando o sucesso do PA tenho tido episódios de hipoglicemia mas isto se deve não ao PA mas a outros fatores como o hipotiroidismo e problemas sérios de saúde que eu já tenho A aceitação do outro em seu caso o marido também foi uma preocupação que emergiu em seus relatos Tive muito preconceito contra o PA Quando fui iniciar o tratamento era casada e minha preocupação era a aceitação do meu marido Superei isso com o tempo Reconheceu que apesar de ser diabética há vinte anos não apresentou problemas de saúde decorrente dela devido ao bom controle do PA Já fez algumas cirurgias por outros motivos e teve cicatrização e póscirúrgicos tranquilos não fosse pelo uso do PA talvez não tivesse sido assim e não teria a qualidade de vida que tem Apesar de reconhecer as contribuições do PA para sua saúde destacou suas preocupações e a necessidade de mobilização e planejamento envolvendo os demais atores da rede Mas tenho medos Farei uma cirurgia e ficarei no CTI por aproximadamente três dias e meu médico demonstrou preocupação porque a maioria dos profissionais de saúde não conhece esta tecnologia e não conseguem manuseála Está sendo feito um planejamento junto ao anestesista e o cirurgião para me colocarem numa bomba de infusão contínua usual nestes casosAndréia O uso do PA para esta paciente também esteve relacionado a sentimentos de medo e de sua autoimagem Tais sentimentos despertaram a tradução de fazer uma tatuagem com os dizeres Diabetes Tipo 1 um rótulo impregnando o seu corpo Tenho medo de ficar sozinha de me sentir uma aberração pelo uso do PA de ir para o hospital e precisar ser socorrida e os profissionais desconhecerem a tecnologia medo de passar mal e sem a identificação de ser diabética as pessoas não conseguirem me ajudar por isso fiz esta tatuagem Andréia Como a judicialização foi algo muito recorrente entre os portavozes um advogado Renato emergiu a partir da indicação de um dos usuários do PA Quando foi contratado para representar seu cliente junto à justiça para obtenção do aparelho Renato declarou não conhecia essa tecnologia Nunca tinha ouvido sequer falar sobre ela Sabia do sofrimento físico e psicológico de pacientes com diabetes tipo I dado a necessidade da aplicação de insulinas várias vezes ao dia 57 Entretanto em setembro de 2011foi procurado por Daniel um dos participantes deste estudo que lhe apresentou o seu caso e sua necessidade Sendo algo novo disse Estudei bastante o caso foi relativamente rápido Meu cliente anexou provas de sua real necessidade daquela alternativa de tratamento através de vasta documentação A sentença saiu na Primeira Instância em janeiro de 2012 e foi rápido na Segunda Instância Renato Comentou que o Estado de Minas Gerais tem a lei estadual 14533 de 28122002 que instituiu uma política estadual de prevenção ao diabetes Tal lei emergiu como um não humano na rede e foi utilizada como respaldo para o trâmite judicial Se existe uma política Estadual de prevenção ao diabetes a partir da Lei 145332012 por que esses medicamentos e insumos não entram na lista de uma jurisprudência nesse sentido O maior problema é conseguir uniformizar essa jurisprudência Não que todas as causas sejam ganhas mas uma vez comprovada a necessidade desse recurso para controle da doença e maior qualidade de vida do paciente com diabetes sem sombra de dúvida o melhor a fazer é buscar a saída judicial Continuando a seguir a rede um paciente Júlio exusuário do PA foi apontado por alguns atores da rede Enfermeira e Médica Foi necessário acompanhálo para entender os motivos de sua dissidência Ao acompanhálo o descrevemos Júlio é idoso diabético do tipo 1 e usuário do PA por quatro anosIndagado sobre o uso do PA relatou sua experiência como um ator da rede em 2011 meu médico me falou não dou mais conta de seu diabetes está sempre descompensado e variando entre glicose alta e hipoglicemia Meu caso estava fora de controle e assim fui encaminhado para o Centro de Diabetes em Belo Horizonte Lá o médico que me atendeu indicou o uso do PA e já me deu o nome de uma advogada para que tentasse a judicialização através do estado E deu certo Uns oito meses depois do pedido eu recebi o aparelho Júlio Entretanto em 2015 seu aparelho começou apresentar problemas técnicos mas já havia perdido a garantia não consegui outro novo Voltou a usar os medicamentos anteriores e passou por dificuldades quanto a falta de medicamentos e insumos distribuídos pelo Centro de Saúde no município Não quis deixar de usar o aparelho tentei novamente a judicialização porém não consegui Então desisti uma pena pois o PA me deixou mal acostumado a uma qualidade de vida melhor 58 DISCUSSÃO A rede reagregada foi constituída por humanos e não humanos que se mobilizavam visando a indicação implantação utilização e manutenção do PA Destacaramse os profissionais que se interrelacionavam nas diferentes esferas da rede de atenção a saúde no sentido de mobilizar a assistência e garantir o acompanhamento dos usuários Os familiares amigos e colegas de trabalho também conformaram a rede de atores humanos apoiadores da utilização da tecnologia Os não humanos também emergiram e influenciaram a utilização do PA sua disponibilização e sua manutenção Neste sentido foi possível perceber que a rede é tecida por actantes mediadores do processo de saúdedoençacuidado Humanos e não humanos coparticipantes na mobilização do cuidado e no apoio à utilização da tecnologia Os artefatos tecnológicos são componentes de uma rede a influenciam e são influenciados pois estão em movimento numa rede dinâmica LATOUR 2012 Isso remete a entender o uso do PA no processo saúdedoençacuidado no contexto do DM1 como um fenômeno não apenas biológico mas social e coletivo onde actantes se mobilizam se relacionam se ajudam ou de forma contrária fragilizam os processos Assim a utilização do PA não deve ser aprimorada considerando apenas seus aspectos técnicos mas também os múltiplos actantes e as variadas interações tecidas entre eles em uma rede complexa Para Jesus 2015 havia uma fronteira simbólica e enraizada nos campos da ciência e tecnologia com a premissa de que a tecnologia era apenas um produto da sociedade uma ferramenta inerte a ser utilizada Entretanto a sociologia das associações de Latour 2012 Callon 1986 dentre outros vem demonstrando que existe uma articulação entre ciência tecnologia e sociedade onde o social ao ser reagreado revela profundas associações entre humanos e nãohumanos no sentido de tecer o coletivo Suas conexões são fundadas em inter relações que se entrelaçam AMARAL 2018 Ainda em relação aos atores humanos profissionais de saúde familiares e outros emergiu a necessidade de capacitálos na monitorização do PA O estudo de Silva et al 2017 evidenciou que os profissionais que operam o PA muitas vezes possuem carência de conhecimentos sobre a inovação eou falta de compromisso com a atividade Este estudo também afirma e que além da monitorização do PA é fundamental para o sucesso do tratamento uma equipe multidisciplinar que tenha um programa educacional estruturado sobre o cálculo de carboidratos e treino do uso de bolus de correção Neste sentido defendemos que a qualificação da rede de apoio ao tratamento seja empoderada no sentido de viabilizar a aceitação da tecnologia e utilizála de forma adequada 59 A Judicialização destacouse como um ponto de convergência obrigatório aos pacientes indicados para o uso do PA um não humano com emissão de efeitos importantes sobre a rede em tessitura Sua indicação tem sido feita predominantemente a partir de profissionais de saúde médicos e enfermeira que atuam na esfera privada de assistência a saúde Neste sentido o Estado representado por políticas de prevenção e assistência ao Diabético necessita ser acionado a partir de seus próprios dispositivos de inscrição normativas com vistas a prover cuidado sendo responsabilizado pelo direito a vida e a saúde ANDRADE 2018 Entretanto apesar da judicialização ser uma via obrigatória com vistas ao direito ao PA nem todos os usuários conseguem conforme descrito neste estudo Criase a restrição do acesso ou seja a judicialização é uma possibilidade mas nem sempre uma garantia de direitos apesar da Constituição de 1988 definir a saúde como direito de todos e dever do Estado Não está legislada a indicação e distribuição do PA e seus insumos no Brasil não há uma política pública específica de disponibilização da inovação tecnológica É preciso empoderar esta rede no sentido de legislar e formalizar os critérios para indicação bem como as vias a serem seguidas pelos pacientes garantindo acesso à tecnologia No Brasil a maioria do PA é fornecida através de ações judiciais contra o estado município e governo federal É proveniente de prescrições médicas em consultórios particulares provavelmente de pequena parcela da população com melhores condições socioeconômicas ANDRADE et al 2018 Assim a judicialização conformase como instrumento legítimo de pressionar o Estado mas que tem efeitos secundários relevantes com significativo impacto nos custos e aumento das desigualdades no acesso e uso dos serviços de saúde Segundo Brasil 2018 tramita no poder Judiciário de forma geral 1349931 processos relativos a judicialização Já o Ministério da Saúde informa que em 2016 o governo federal gastou 7 bilhões de reais sem previsão orçamentária para garantir serviços e produtos de saúde fruto de processos judiciais BRASIL 2018 No setor privado o custo da judicialização também é significativo CAPIBERIBE 2019 Considerase que o reconhecimento pelo Estado brasileiro dos benefícios do PA no que tange ao controle da doença e qualidade de vida dos usuários poderia servir de base para adotar o tratamento e a reduzir a quantidade de processos judiciais para sua obtenção ANDRADE 2018O estudo de Pozzilliet al 2016 destacou uma superioridade do PA comparado com a terapêutica de múltiplas doses de insulina MDI Houve redução da hemoglobina glicada A1c HbA1c tanto em adultos com redução da HbA1c de 029 como em crianças redução de 022 da HbA1c com diabetes DM1 Além disso a melhoria no controle glicêmico após introdução do PA que é mais marcado em indivíduos com pior 60 controle glicêmico prévio está associado a menores doses diárias de insulina comparativamente com a MDI Em estudo realizado no Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra CHUC confirmouse a frequência reduzida de cetoacidose e hipoglicemia severa com o PA AZEVEDO 2019 No estudo de Karges et al 2017 o uso de análogos de insulina de ação rápida com o PA permite maior flexibilidade terapêutica com menor variabilidade glicêmica levando a menores taxas de complicações agudas e a longoprazo incluindo hipoglicemia Ressaltamos ainda que as demandas judiciais têm sido utilizadas para encurtar a distância que o Complexo Médico Industrial da Saúde precisa percorrer entre o investimento em novas tecnologias e sua posterior incorporação pelo SUS o que em termos comerciais significa garantia de acesso a um enorme mercado consumidor Dessa forma a judicialização ao invés de estar contribuindo para a melhoria do nosso sistema de saúde estaria de fato incentivando uma visão de saúde como mercadoria diferente do que a Constituição Federal prevê A consequência disso é o surgimento de uma cadeia de negócios em torno da judicialização da saúde envolvendo vários atores como médicos advogados o complexo industrial e econômico da saúde e Organizações nãogovernamentais ONGs de apoio aos usuários que é bastante constitutiva do quadro da judicialização da saúde no Brasil Essa cadeia de negócios gera uma forte atividade de lobby que dissemina no seio da sociedade interesses comerciais e mercadológicos como se fossem interesses de saúde pública através da mídia dos políticos dos médicos dos formadores de opinião dentre outros LEVÈFRE 1991 MASSUD 2010 CARON et al 2013 SCHEFFER 2014 Assim a judicialização da saúde evidencia que a disputa sobre a saúde como valor se mantém viva e pulsante ou seja não cessou com a promulgação da constituição que estipulou a saúde como um direito e não como uma mercadoria CAPIBERIBE 2019 O PA foi reconhecido na rede como um actante emissor de efeitos importantes sobre a saúde de seus usuários Verificamos nos discursos o reconhecimento da promoção de saúde prevenção de complicações minimização e eliminação de riscos proporcionados aos usuários do PA Uma tecnologia sinequa non para a manutenção da vida de seus usuários apesar de algumas necessidades de aprimoramentos Observamos aqui a relação do humano com a tecnologia e suas associações enfatizando o PA como um actante intrínseco ao próprio corpo emitindo efeitos sobre o corpo e sobre outros humanos nas relações tecidas em rede o despertamento da atenção e questionamentos do outro a mudança do próprio corpo a auto imagem os medos e inseguranças diante da necessidade de aceitação na rede o corpo rotulado e melhorado Enfim o corpo ciborguizado onde há o acoplamento vivomáquina 61 corpos tecnologicamente modificados construídos aumentados ou aprimorados demonstrando no cotidiano os elementos fusionais biológicoartificiais LE BRETON 2013 HARAWAY 2106 Neste sentido o uso do PA não significa apenas melhora na performance clínica de seus usuários e nem uma extensão do corpo mas compõe o corpo e inscreve nele os seus efeitos que primeiramente provocam reações mas também influenciam a relação deste corpo com outros humanos e não humanos na rede em tessitura Assim aprimorar a utilização do PA requer re conhecer as subjetividades que emergem da relação entre homemmáquina e fortalecer os laços de interação potencializando os efeitos contributivos deste tratamento sobre a saúde dos usuáriosNa cibernética não somente no organismo tudo é máquina mas o organismo é apenas máquina retomando dessa forma o essencial da tese do animalmáquina LERMEN 2018 Não se trata de dizer que os processos físicos químicos e espirituais relacionadas à vida possam ser os mesmos das máquinas mas que cada vez mais o biológico e o mecânico se fundem em interrelações WEINER 1993 Endossando tais afirmações Le Breton 2013 destaca que as tecnologias não são mais exclusivamente percebidas como exteriores ao corpo mas vindas para assumir seu lugar para transformálo em instrumento mais eficaz eliminando definitivamente suas funções inúteis e suprindo as indispensáveis LE BRETON 2013 p 29 Assistimos aos avanços científicos da informática dos modos de comunicação e da biotecnologia aliaremse às intermináveis sortes de desejos de aprimoramento do corpo Estamos dando vida às criaturas que apenas habitavam nossos sonhos especulações desmedidas e histórias de ficção Nossa outrora pura organicidade parece estar sendo superada por uma condição híbrida resultado da combinação de uma série de apetrechos maquínicos com a dimensão biológica FERREIRA et al 2018 CONSIDERAÇÕES FINAIS Neste estudo buscamos descrevera rede de atores humanos e não humanos na utilização do PA Verificamos inicialmente uma rede híbrida constituída de humanos e não humanos mediadores do processo saúdedoençacuidado relacionada à tecnologia Neste sentido humanos e não humanos influenciam a utilização do artefato bem como a própria inovação emite seus efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com o PA também emergiu como um desafio visando o empoderamento dos apoiadores profissionais familiares amigos dentre outros A judicialização foi reconhecida 62 como um ponto de convergência obrigatório para o uso do PA mas não uma garantia de direitos visto que o acesso a tecnologia ainda não está institucionalizado como uma política pública governamental Além disso constatamos o reconhecimento do PA como um actante emissor de efeitos sobre o próprio corpo transformandoo e o ciborguizando Reconhecemos a dinamicidade da rede estudada seus movimentos são contínuos e evoluem com a temporalidade limitando a descrição completa e finalizada das interações entre os atores Tal descrição é também uma narrativa própria das histórias do lugar dos humanos e não humanos naquele contexto não permitindo generalizações Apesar disso o referencial teórico e metodológico utilizado contribui para a compreensão de processos sociotécnicos envolvendo a utilização da inovação tecnológica estudada Por fim apontamos para a necessidade de outras pesquisas que descrevam a evolução das narrativas da rede em tessitura É preciso compreender os efeitos do PA sobre a saúde de seus usuários a percepção da rede de apoiadores com foco no entendimento da adesão e as repercussões da ciborguização Além disso o processo de incorporação institucionalização desta tecnologia na saúde pública brasileira deve ser incentivado e analisado REFERÊNCIAS ABRAHAM M B NICHOLAS J A LY T T ROBY H C PARAMALINGAM N FAIRCHILD J KING B R AMBLER G R CAMERON F DAVIS E A JONES T W Safety and efficacy of the predictive low glucose management system in the prevention of hypoglycaemia protocol for randomised controlled home trial to evaluate the Suspend before low function BMJ Open Internet v 6 n 4 2016 Acesso em 26 mai 2019 AMARAL C H A P GOMES MN Indicadores de desempenho como artefatos tecnológicos indicadores de desempenho como artefatos tecnológicos no contexto da ciência tecnologia e sociedade Revista Mundi Sociais e Humanidades Curitiba PR v 3 n 1 mar 2018 ANDRADE R G S SANTOS E C B TEIXEIRA C R S BATISTA J M F ARRELIAS C C A OTERO L M ISTILL P T Processos judiciais para aquisição de bomba de insulina em Ribeirão Preto Revbioét Internet v 26 n 1 p 1028 2018 Disponível em httprevistabioeticacfmorgbrindexphprevistabioeticaarticleview14781807 Acesso em 25 de maio de 19 AZEVEDO SSARAIVA J CARAMELO F FADIGA L BARROS L BAPTISTA C MELO M GOMES L CARRILHO F The Impact of Prolonged Use of Continuous Subcutaneous Insulin Infusion in the Control of Type1 Diabetes Acta MedPort Internet v 32 n 1 p 1724 2019 DOI httpsdoiorg1020344amp10778 63 Booth RG Andrusyszyn MA Iwasiw C Donelle L Compeau D ActorNetwork Theory as a sociotechnical lens to explore the relationship of nurses and technology in practice methodological considerations for nursing research Nurs Inquiry Internet 2015 cited 2017 Feb 07 23210920 Available from httpsdxdoiorg101111nin12118 Links Brasil Ministério da Indústria Comércio Exterior e Serviços Complexo Químico e da Saúde Brasília DF 2018 citado 15 dez 2018 Disponível em httpwwwmdicgovbrindexphpcompetitividadeindustrialcomplexoquimicoedasaude C Neves JS Neves S Castro Oliveira A Oliveira D Carvalho Diabetes Mellitus Tipo 1 Type1 Serviço de Endocrinologia Diabetes e Metabolismo Revista Portuguesa de Diabetes Porto Portugal 2017 Disponível em httpconitecgovbrindexphpmonitoramentode tecnologias C Murta E Falabretti O autômato entre o corpo máquina e o corpo próprio Natureza Humana 2015 httprevistasdwwecombrindexphpNHarticleviewFile214149 CAVALCANTE etal A Teoria AtorRede como referencial teóricometodológico em pesquisas em saúde e enfermagem Rev Texto Contexto Enferm 2017 264e0910017 CAPIBERIBE C C Judicialização da saúde na voz do usuário a procura do cuidado através da justiça São Paulo 2019 109f Dissertação Mestrado UNIFESP Escola Paulista de Medicina Programa de PósGraduação em Saúde Coletiva FERREIRA A G et al O corpofuturível ensaio sobre as recentes redescrições do corpo humano rumo à pósorganicidade Motrivivência Florianópolis v 30 n 53 p 181195 maio2018 HARAWAY Donna Antropologia do Ciborgue as vertingens dos póshumano Belo Horizonte Autência Editora 2ª edição 2016 INTERNATONAL DIABETES FEDERATON IDF Diabetes Atlas 7ª ed Bruxelas Internacional Diabetes Federaton 2015 JESUS Elizabeth Maria Freire de MARAÑON Eduardo Murguia Construção de artefato tecnológico informacional uma perspectiva da teoria atorrede João Pessoa PB XVI Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação XVI ENANCIB ISSN 2177 3688 2015 KARGES MD et al Association of Insulin Pump Therapy vs Insulin Injection Therapy With Severe Hypoglycemia Ketoacidosis and Glycemic Control Among Children Adolescents and Young Adults With Type 1 Diabetes JAMA October 10 2017 Volume 318 Number 14 LERMEN AFB Rev Rizoma Santa Cruz do Sul v 6 n 1 p 125 dezembro 2018 LATOUR B Networks Societies Spheres Reflections of an ActorNetwork Theorist Annenberg School for Communication and Journalism Internet v 5 p 796810 Disponívelem httpwwwbrunolatourfrsitesdefaultfiles121CASTELLSGBpdf 64 Le Breton Adeus ao Corpo Antropologia e Sociedade Ano 2013 Editora Papirus LEMOS A A comunicação das coisas teoria atorrede e cibercultura São Paulo Annablume 2013 LIND M SVENSSON A M KOSIBOROD M GUDBJÖRNSDOTTIR S PIVODIC A WEDEL H et al Glycemic Control and Excess Mortality in Type 1 Diabetes N Engl J Med Internet v 371 n 21 p 1972 1982 2014 DOI 101056NEJMoa1408214 LOPES P M A MELO M F A Q O uso das tecnologias digitais em educação seguindo um fenômeno em construção Psicol educ v 38 n 1 p 4961 2014 Disponível em httppepsicbvsaludorgscielophpscriptsciarttextpidS1414 69752014000100005lngptnrmiso Acesso em 14 fevereiro de 2019 MACHADO Anderson dos Santos Sensibilidade à Flor da Tela A televisão como Tecnologia do Imaginário Dinamizando o Rizoma Santa Cruz do Sul v 6 n 2 p 134 dezembro 2018 NOBRE J C A OLIVEIRA I R S MENDES T B CORRÊA A S LEITE V F Corpo e saúde uma controvertida produção coletiva Cadernos UniFOA Internet v 11 n 31 p 5973 2016 R M L R Vida humana mídia e mercado uma perspectiva sociotécnica das pesquisas com células tronco embrionárias Estud pesqui Psicol Internet v 14 n 1 p 32036 2014 Disponível em httppepsicbvsaludorgscielophpscriptsciarttextpidS1808 42812014000100018 PEDRO R Sobre redes e controvérsias ferramentas para compor cartografias psicossociais In FERREIRA A A L FREIRE LL MORAES M ARENDT R J J Org Teoria AtorRede e Psicologia Rio de Janeiro Nau 2010 POZZILLI P BATTELINO T DANNE T HOVORKA R JAROSZCHOBOT P et al Continuous subcutaneous insulin infusion in diabetes patient pulations safety effcacy and pharmaco economics Diabetes Metab Res Ver Internet v 32 n1 p 2139 2016 DOI 101002dmrr2653 SILVA SILVA SILVEIRA SOUSA LEAL BARROS 2017 HOLOS Ano 33 Vol 05 186 Percepção dos Usuários de Bomba de Infusão de Insulina no Sudeste Goiano Universidade Federal de Goiás Regional CatalãoGOancarsilufgbr Submetido 30032017 Aceito 21092017 DOI 1015628holos20174818 SOCIEDADE BRASILEIRA DE DIABETES Atualização sobre hemoglobina glicada manifestações clínicas ANO 2015 Disponível em httpswwwdiabetesorgbrprofissionaisimagespdfdiabetestipo1009DiretrizesSBD Atualizacaopg361pdf SOCIEDADE BRASILEIRA DE DIABETES Bombas de Infusão de Insulina ANO 2013 Disponível em httpswwwdiabetesorgbrpublicoultimas474bombasdeinfusaode insulina 65 SOCIEDADE BRASILIRA DE DIABETES Indicações e uso da bomba de infusão de insulina ANO 2015 Disponível emhttpswwwdiabetesorgbrprofissionaisimagespdfdiabetestipo1006DiretrizesSBD Indicacoespg251pdf VENTURINI T Diving in magma How to explore controversies with actornetwork theory Public Understanding of Science Internet v 19 n 3 p 25873 2010 DOI httpsdoiorg1011770963662509102694 VENTURINI T Building on faults how to represent controversies with digital methods Public Understanding of Science Internet v 21 n 7 p 796812 2012 DOI O período de coletas foi de dezembro de 2018 a julho de 2019 WOLF Cary What is Posthumanism London University of Minnesota Press 2009 66 CONSIDERAÇÕES FINAIS 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O fenômeno que a presente pesquisa se propôs a cartografar sob a lente teórica da Teoria AtorRede foi descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do PA por diabéticos Embora o PA represente uma possibilidade de avanço no tratamento de diabetes o uso dessa tecnologia também apresenta uma série de desafios a serem superados os quais foram apontados por recentes estudos Além do mais requer pesquisas que vão além dos atributos técnicos fazendose necessário conhecer como se conforma a rede de atores humanos e não humanos nessa rede bem como estes atores se relacionam e assim traduzindoa Verificamos inicialmente uma rede híbrida constituída de humanos e não humanos mediadores do processo saúdedoençacuidado relacionada à tecnologia Neste sentido humanos e não humanos influenciam a utilização do artefato bem como a própria inovação emite seus efeitos sobre as interações tecidas em rede A capacitação dos humanos envolvidos com o PA também emergiu como um desafio visando o empoderamento dos apoiadores profissionais familiares amigos dentre outros A judicialização foi reconhecida como um ponto de convergência obrigatório para o uso do PA mas não uma garantia de direitos visto que o acesso à tecnologia ainda não está institucionalizado como uma política pública governamental Além disso constatamos o reconhecimento do PA como um actante emissor de efeitos sobre o próprio corpo transformandoo e o ciborguizando Reconhecemos a dinamicidade da rede estudada seus movimentos são contínuos e evoluem com a temporalidade limitando a descrição completa e finalizada das interações entre os atores Tal descrição é também uma narrativa própria das histórias do lugar dos humanos e não humanos naquele contexto não permitindo generalizações Apesar disso o referencial teórico e metodológico utilizado contribui para a compreensão de processos sociotécnicos envolvendo a utilização da inovação tecnológica estudada Ademais o presente estudo não possuiu a pretensão de esgotar todas as possíveis cartografias da rede analisada tão pouco as minúcias da descrição ao modus da Teoria Ator Rede que tanto contribuiu para a compreensão dos resultados Ainda fazse necessário outros 67 estudos que aprofundem as influências da rede de actantes sobre a relação de atores humanos e não humanos no uso do PA Todavia dada à natureza e características do estudo principalmente o número reduzido de participantes apontase como aspeto menos positivo a impossibilidade de generalizar os resultados obtidos para a população de DM1 que usa o PA Por fim apontamos para a necessidade de outras pesquisas que descrevam a evolução das narrativas da rede em tessitura É preciso compreender os efeitos do PA sobre a saúde de seus usuários a percepção da rede de apoiadores com foco no entendimento da adesão e as repercussões da ciborguização Além disso o processo de incorporação institucionalização desta tecnologia na saúde pública brasileira deve ser incentivado e analisado 68 REFERÊNCIAS 6 REFERÊNCIAS ABRAHAM M B NICHOLAS J A LY T T ROBY H C PARAMALINGAM N FAIRCHILD J KING B R AMBLER G R CAMERON F DAVIS E A JONES T W Safety and efficacy of the predictive low glucose management system in the prevention of hypoglycaemia protocol for randomised controlled home trial to evaluate the Suspend before low function BMJ Open Internet v 6 n 4 2016 Acesso em 26 mai 2019 ALMEIDA BA et al Métodos de Tratamento para Diabetes Mellitus Tipo 1 uma Revisão Thieme Revinter Publicações Ltda Rio de Janeiro Brazil 2018 ALVARENGA Carolina Spinelli LA BANCA Rebecca Ortiz CARTAGENA RAMOS Denisse et al Protocolo de revisão sobre o manejo de bomba de infusão contínua de insulina no diabetes mellitus 1 Anais São Paulo ANAD 2018 AMARAL C H A P GOMES MN Indicadores de desempenho como artefatos tecnológicos indicadores de desempenho como artefatos tecnológicos no contexto da ciência tecnologia e sociedade Revista Mundi Sociais e Humanidades Curitiba PR v 3 n 1 mar 2018 AMARAl RQ Um app feito pra mim desenvolvimento de tecnologia móvel para crianças com diabetes mellitus tipo 1 e suas famílias Public Health Nursing Ribeirão Preto 2018 Amod A Carrihill M Dave JA Distiller LA May W Paruk I et al 2013 Association of Clinical Endocrinologists of South Africa ACESA Continuous subcutaneous insulin infusion therapy in type 1 diabetes 2013 clinical guidelines and recommendations from the Association of Clinical Endocrinologists of South Africa Volume 18 No 1 ISSN 16089677 ANDRADE R G S SANTOS E C B TEIXEIRA C R S BATISTA J M Booth RG Andrusyszyn MA Iwasiw C Donelle L Compeau D ActorNetwork Theory as a sociotechnical lens to explore the relationship of nurses and technology in practice methodological considerations for nursing research Nurs Inquiry Internet 2015 cited 2017 Feb 07 23210920 Available from httpsdxdoiorg101111nin12118 Links ANDRADE R G S SANTOS E C B TEIXEIRA C R S BATISTA J M F ARRELIAS C C A OTERO L M ISTILL P T Processos judiciais para aquisição de bomba de insulina em Ribeirão Preto RevbioétInternet v 26 n 1 p 1028 2018 Disponível em httprevistabioeticacfmorgbrindexphprevistabioeticaarticleview14781807 Acesso em 25 de maio de 19 69 AZEVEDO SSARAIVA J CARAMELO F FADIGA L BARROS L BAPTISTA C MELO M GOMES L CARRILHO F The Impact of Prolonged Use of ContinuousSubcutaneousInsulinInfusion in theControl of Type1 Diabetes Acta MedPortInternet v 32 n 1 p 1724 2019 DOI httpsdoiorg1020344amp10778 F ARRELIAS C C A OTERO L M ISTILL P T Processos judiciais para aquisição de bomba de insulina em Ribeirão Preto Revbioét Internet v 26 n 1 p 1028 2018 Disponível em httprevistabioeticacfmorgbrindexphprevistabioeticaarticleview14781807 Acesso em 25 de maio de 19 Booth RG Andrusyszyn MA Iwasiw C Donelle L Compeau D ActorNetwork Theory as a sociotechnical lens to explore the relationship of nurses and technology in practice methodological considerations for nursing research Nurs Inquiry Internet 2015 cited 2017 Feb 07 23210920 Available from httpsdxdoiorg101111nin12118 Links Brasil Ministério da Indústria Comércio Exterior e Serviços Complexo Químico e da Saúde Brasília DF 2018 citado 15 dez 2018 Disponível em httpwwwmdicgovbrindexphpcompetitividadeindustrialcomplexoquimicoedasaude Braz J Hea Diabete Mellitus definição diagnóstico tratamento e mortalidade no Brasil Rio Grande do Sul e Santa Maria no período de 2010 a 2014 Diabetes Brazilian Journal of health Review Rev Curitiba v 2 n 4 p 31743182 julaug 2019 C Neves JS Neves S Castro Oliveira A Oliveira D Carvalho Diabetes Mellitus Tipo 1 Type1 Serviço de Endocrinologia Diabetes e Metabolismo Revista Portuguesa de Diabetes Porto Portugal 2017 Disponível em httpconitecgovbrindexphpmonitoramentode tecnologias C Murta E Falabretti O autômato entre o corpo máquina e o corpo próprio Natureza Humana 2015 httprevistasdwwecombrindexphpNHarticleviewFile214149 CAVALCANTE etal A Teoria AtorRede como referencial teóricometodológico em pesquisas em saúde e enfermagem Rev Texto Contexto Enferm 2017 264e0910017 CAPIBERIBE C C Judicialização da saúde na voz do usuário a procura do cuidado através da justiça São Paulo 2019 109f Dissertação Mestrado UNIFESP Escola Paulista de Medicina Programa de PósGraduação em Saúde Coletiva Cui M Wu X Mao J Wang X and Nie MT2DM Self Management via Smartphone Applications A Systematic Review and Meta Analysis PLoS ONE v 11 n 11 p e0166718 2016 DIAS DFF Crianças com diabetes mellitus tipo 1 Conhecimentos dos pais e elementos de referência na gestão do regime terapêutico com perfusão subcutânea contínua de insulina Dissertação apresentada no Mestrado em Enfermagem de Saúde Infantil e Pediatria Escola Superior de Saúde de Viseu Portugal 2019 70 FERREIRA A G et al O corpofuturível ensaio sobre as recentes redescrições do corpo humano rumo à pósorganicidade Motrivivência Florianópolis v 30 n 53 p 181195 maio2018 Figueira ALG GomesVillas Boas LC Coelho ACM FossFreitas MC Pace AE Educational interventions for knowledge on the disease treatment adherence and control of diabetes mellitus Rev LatinoAm Enfermagem 201725 e 2863 GUIMARÃES R et al Política de Ciência Tecnologia e Inovação em Saúde OPINIÃO Ciênc saúde colet 24 3 Mar 2019 HARAWAY Donna Antropologia do Ciborgue as vertingens dos póshumano Belo Horizonte AutênciaEditora 2ª edição 2016 Hartz J Yingling L and Powell Wiley T M Use of Mobile Health Technology in the Prevention and Management of Diabetes Mellitus CurrCardiol Rep v 18 n 12 p 130 2016 INTERNATONAL DIABETES FEDERATON IDF Diabetes Atlas 7ª ed Bruxelas Internacional Diabetes Federaton 2015 JESUS Elizabeth Maria Freire de MARAÑON Eduardo Murguia Construção de artefato tecnológico informacional uma perspectiva da teoria atorrede João Pessoa PB XVI Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação XVI ENANCIB ISSN 2177 3688 2015 KARGES MDet al Association of Insulin Pump Therapy vs Insulin Injection Therapy With Severe Hypoglycemia Ketoacidosis and Glycemic Control Among Children Adolescents and Young Adults With Type 1 Diabetes JAMA October 10 2017 Volume 318 Number 14 KARGES MDB et al Insulin Pump vs Insulin Injection and Type 1 Diabetes Complications JAMA October 10 2017 Volume 318 Number 14 LATOUR B Networks Societies Spheres Reflections of an ActorNetwork Theorist Annenberg School for Communication and Journalism Internet v 5 p 796810 Disponívelem httpwwwbrunolatourfrsitesdefaultfiles121CASTELLSGBpdf Le Breton Adeus ao Corpo Antropologia e Sociedade Ano 2013 Editora Papirus LEAO Luís Henrique da Costa VASCONCELLOS Luiz Carlos Fadel de Rede Nacional de Atenção Integral à Saúde do Trabalhador Renast reflexões sobre a estrutura de rede Epidemiol Serv Saúde Brasília v 20 n 1 p 85100 Disponível em Acesso em 12 jul 2018 LEMOS A A comunicação das coisas teoria atorrede e cibercultura São Paulo Annablume 2013 LERMEN AFB Rev Rizoma Santa Cruz do Sul v 6 n 1 p 125 dezembro 2018 71 LIND M SVENSSON A M KOSIBOROD M GUDBJÖRNSDOTTIR S PIVODIC A WEDEL H et al Glycemic Control and Excess Mortality in Type 1 Diabetes N Engl J Med Internet v 371 n 21 p 1972 1982 2014 DOI 101056NEJMoa1408214 LOPES P M A MELO M F A Q O uso das tecnologias digitais em educação seguindo um fenômeno em construção Psicol educ v 38 n 1 p 4961 2014 Disponível em httppepsicbvsaludorgscielophpscriptsciarttextpidS1414 69752014000100005lngptnrmiso Acesso em 14 fevereiro de 2019 MACHADO Anderson dos Santos Sensibilidade à Flor da Tela A televisão como Tecnologia do Imaginário Dinamizando o Rizoma Santa Cruz do Sul v 6 n 2 p 134 dezembro 2018 MALTA DC et al Prevalência de diabetes mellitus determinada pela hemoglobina glicada na população adulta brasileira Pesquisa Nacional de Saúde Rev bras epidemiol 22 Suppl 02 07 Out 2019 MANFREDINI MA Complexo econômicoindustrial da saúde desafios e impasses Cad Saude Publica 2018 34e00126418 MARRES N The redistribution of methods on intervention in digital social research broadly conceived The Sociological Review v 60 n S1 p 139165 2012a Disponível em Acesso em 15 de novembro de 2017 McGill D Levitsky L 2016 Management of hypoglycemia in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus Current Diabetes Report 1688 16 doi 101007s11892 01607711 Links Minicucci WJ 2008 Uso de Bomba de Infusão Subcutânea de Insulina e suas Indicações ArqBrasEndrocrinolMetab 522 Acedido em httpwwwscielobrpdfabemv52n222pdf Moreira T Bandeira S Lopes S Carvalho S Negreiros F Neves C 2016 Dificuldades de crianças e adolescentes com Diabetes Mellitus tipo 1 acerca da doença Revista da Rede de Enfermagem do Nordeste 175 651658 Links NOBRE J C A OLIVEIRA I R S MENDES T B CORRÊA A S LEITE V F Corpo e saúde uma controvertida produção coletiva Cadernos UniFOAInternet v 11 n 31 p 5973 2016 NUNES CFO Ramos Junior AN Judicialização do direito à saúde na região Nordeste Brasil dimensões e desafos Internet Cad Saúde Colet 2016 acesso 10 out 20172421929 Disponível htpsgooglLU4pyc OLIVEIRA et al Influência do Diabetes Tipo 1 na Análise Simbólica e Complexidade da Variabilidade da Frequência Cardíaca em Jovens Adultos Arq Bras Cardiol 2018 1111 94101 72 Seixas A Moreira A Ferreira E 2016 Adesão ao tratamento em crianças com diabetes Tipo 1 insulinoterapia e apoio familiar Sociedade Brasileira de Psicologia Hospitalar 192 6280 Retirado de httppepsicbvsaludorgscielophpscriptsciarttextpidS1516 08582016000200005 Links PEDRO R Sobre redes e controvérsias ferramentas para compor cartografias psicossociais In FERREIRA A A L FREIRE LL MORAES M ARENDT R J J Org Teoria AtorRede e Psicologia Rio de Janeiro Nau 2010 POZZILLI P BATTELINO T DANNE T HOVORKA R JAROSZCHOBOT P et al Continuous subcutaneous insulin infusion in diabetes patient pulations safety effcacy and pharmaco economics Diabetes Metab Res Ver Internet v 32 n1 p 2139 2016 DOI 101002dmrr2653 RODRIGUEZ JP et al Uma abordagem de visualização gráfica para compreensão da relação entre os fatores do tratamento de Diabetes Mellitus Tipo 1 In CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE SBCAS 19 2019 Niterói Anais Estendidos do XIX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde Porto Alegre Sociedade Brasileira de Computação june2019 p 127132 DOI httpsdoiorg105753sbcas20196296 R M L R Vida humana mídia e mercado uma perspectiva sociotécnica das pesquisas com células tronco embrionárias Estud pesqui Psicol Internet v 14 n 1 p 32036 2014 Disponível em httppepsicbvsaludorgscielophpscriptsciarttextpidS1808 42812014000100018 SANTOS José Evangelista dos Fatores de risco associados a complicações visuais na população brasileira com diabetes mellitus uma análise com base nos dados da Pesquisa Nacional de Saúde 2013 2019 79 f il Dissertação Mestrado em Engenharia Biomédica Brasília 2019 SBD 2017 SILVA SILVA SILVEIRA SOUSA LEAL BARROS 2017 HOLOS Ano 33 Vol 05 186 Percepção dos Usuários de Bomba de Infusão de Insulina no Sudeste Goiano Universidade Federal de Goiás Regional CatalãoGOancarsilufgbr Submetido 30032017 Aceito 21092017 DOI 1015628holos 20174818 SOCIEDADE BRASILEIRA DE DIABETES Atualização sobre hemoglobina glicada manifestações clínicas ANO 2015 Disponível em httpswwwdiabetesorgbrprofissionaisimagespdfdiabetestipo1009DiretrizesSBD Atualizacaopg361pdf SOCIEDADE BRASILEIRA DE DIABETES Bombas de Infusão de Insulina ANO 2013 Disponível em httpswwwdiabetesorgbrpublicoultimas474bombasdeinfusaode insulina SOCIEDADE BRASILIRA DE DIABETES Indicações e uso da bomba de infusão de insulina ANO 2015 Disponível 73 emhttpswwwdiabetesorgbrprofissionaisimagespdfdiabetestipo1006DiretrizesSBD Indicacoespg251pdf SPINOLA Jessica SILVA Cláudia Mendes Perceção de obstáculos ao controlo da diabetes tipo 1 em adolescentes Psic Saúde Doenças Lisboa v 19 n 3 p 669681 dez 2018 Disponível em httpwwwscielomecptscielophpscriptsciarttextpidS1645 00862018000300016lngptnrmiso acessos em 08 nov 2019 httpdxdoiorg101530918psd190316 VENTURINI T Diving in magma How to explore controversies with actornetwork theory Public Understanding of Science Internet v 19 n 3 p 25873 2010 DOI httpsdoiorg1011770963662509102694 VENTURINI T Building on faults how to represent controversies with digital methods Public Understanding of Science Internet v 21 n 7 p 796812 2012 DOI httpsdoiorg1011770963662510387558 WOLF Cary What is Posthumanism London University of Minnesota Press 2009 The International Expert Committee International expert committee report on the role of the A1c assay in the diagnosis of diabetes Diabetes Care 2009 327 132734 9 World Health Organization Use of glycated haemoglobin HbA1c in the diagnosis of diabetes mellitus Internet Genebra World Health Organization 2011 acessado em 21maio 2013 Disponível em Disponível em httpwwwwhointdiabetespublicationsreport hba1c2011pdf httpwwwwhointdiabetespublicationsreporthba1c2011pdf 74 APÊNDICES APÊNDICES APÊNDICE A INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS ROTEIRO DE OBSERVAÇÃO SITUAÇÕES A SEREM OBSERVADAS 01 Condições de uso do Pâncreas Artificial 02 Atitudes de pacientes profissionais familiares e de outros atores envolvidos em relação ao uso do Pâncreas Artificial 03 A rotina de utilização do Pâncreas Artificial pelos pacientes 04 O contexto em que os atores estão envolvidos e sua relação com a tecnologia 75 APÊNDICE B INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS ENTREVISTA ABERTA PARA OS PROFISSIONAIS DE SAÚDEUSUÁRIOS E OUTROS ENVOLVIDOS NA UTILIZAÇÃO DO PÂNCREAS ARTIFICIAL PA Responsável pelo almoxarifado da Secretaria Municipal de Saúde e Secretaria Estadual de Saúde 1 Apresentação do projeto 2 Por que e quando você assumiu este papel relacionado ao PA 3 Como é o controle de materiais receber relacionar e despachar 4 Como estes pacientes diabéticos usuários do PA chegaram até aqui 5 Alguma consideração importante sobre este processo DM1 usuários do PA 1 Faleme sobre o PA 2 O que o PA significa pra você 3 Faleme sobre como ocorreu a indicação médica para o uso do PA 4 Você poderia me indicar as pessoas envolvidas com o Pâncreas Artificial e que tenham contribuído ou contribuem na sua rotina Médica 1 Breve apresentação do projeto 2 Como iniciou sua relação com o PA 3 Quais critérios o a Dra usa para a indicação desta tecnologia 4 Já aconteceu de algum paciente chegar no seu consultório te pedindo para o a Dra indicar o uso do PA ou sempre surge do a Dra a iniciativa desta terapêutica 5 Qual o seu papel na implantação e manutenção 6 Como vc avalia a eficácia nos pacientes que vc acompanha 7 Como vc avalia a vulnerabilidade desta tecnologia em relação à disponibilidade dos produtos O paciente está totalmente dependente destes fornecedores ou se faltar existem alternativas 76 Enfermeira 1 Como iniciou sua relação com o PA 2 Você oferece treinamentos Quais recursos você utiliza Depois do treinamento como você percebe os usuários Sabem manusear bem o PA Os familiares também são treinados Como você avalia a influência dos treinamentos na eficácia desta tecnologia 3 Como você percebe a relação destes pacientes com a tecnologia 4 Foi mencionado por um dos usuários do PA que você também é diabética e usa o PA Como é esta experiência para você Advogado 1 Quando você foi contratado para representar o cliente na aquisição do PA já conhecia esta tecnologia 2 Quando você foi representálo tinha conhecimento se na região havia outros processos parecidos 3 Quando ocorreu este processo 4 Na ocasião por se tratar de um processo que representava algo novo para você encontrou algum obstáculo jurídico Considera que foi difícil conseguir 5 Foi observado na entrevista com os usuários do PA que todos que usam esta tecnologia conseguiram através da judicialização Como você avalia a judicialização da saúde nos processos que acompanha 6 Tem alguma consideração que gostaria de acrescentar 77 APÊNDICE C TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO ENTREVISTA e OBSERVAÇÃO O a Sr a está sendo convidado a como voluntárioa a participar da pesquisa intitulada A rede de atores humanos e não humanos envolvidos na utilização do Pâncreas Artificial em Diabéticos Tipo 1 que tem como objetivo descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial em Diabéticos Tipo 1 e sua participação será de grande contribuição para esse processo Durante a pesquisa você será observado em sua rotina e submetido ao procedimento de entrevista por um dos pesquisadores deste estudo A entrevista será presencial e áudiogravada se dará em momento autorizado por você será agendada previamente e ocorrerá em lugar privativo Será submetido a riscos mínimos como a quebra de sigilo dos dados coletados mas será garantido que os dados serão utilizados apenas para fins científicos e mantendo o seu anonimato No risco eventual da geração de dano de efeito moral como na quebra do sigilo apesar de todos os cuidados tomados para que isso jamais ocorra os pesquisadores envolvidos assumem a responsabilidade pelo ressarcimento justo Os gastos necessários para a participação na pesquisa serão assumidos pelos pesquisadores Os participantes da pesquisa que vierem a sofrer qualquer tipo de dano resultante de sua participação na pesquisa previsto ou não no Termo de Consentimento Livre e Esclarecido têm direito à indenização por parte do pesquisador e das instituições envolvidas nas diferentes fases da pesquisa Tem a garantia de total sigilo e de obter esclarecimentos sempre que o desejar A participação está isenta de despesas Poderá retirar o consentimento a qualquer momento sem nenhum prejuízo ou perda de qualquer benefício e pode obter informações sobre a pesquisa em qualquer momento com o pesquisador eou com o Comitê de Ética em Pesquisa em Seres Humanos da Universidade Federal de São João Del Rei Campus Centro Oeste Dona Lindu Os dados serão tratados com absoluta segurança para garantir a confidencialidade privacidade e anonimato em todas as etapas do estudo e o pesquisador manterá estes dados arquivados durante um período mínimo de cinco anos a contar da data inicial Esta pesquisa irá contribuir para a melhor compreensão do uso do Pâncreas Artificial como opção terapêutica para o Diabetes do tipo 1 78 Autorização Eu após a leitura ou a escuta da leituradeste documento e ter tido a oportunidade de conversar com o pesquisador responsável para esclarecer todas asminhas dúvidas acredito estar suficientemente informado ficando claro para mim que minha participação é voluntária e que posso retirar este consentimento a qualquer momento sem penalidades ou perda de qualquer benefício Estou ciente também dos objetivos da pesquisa da garantia de confidencialidade e esclarecimentos sempre que desejar Fui informado também que as páginas deste documento devem ser rubricadas e que será necessária a assinatura de duas vias idênticas uma para minha consulta e arquivamento e a outra para resguardo e arquivamento do pesquisador responsável Diante do exposto expresso minha concordância de espontânea vontade em participar deste estudo Assinatura do Participante Local e data Assinatura do Pesquisador Responsável Local e data Contatos Dados dos pesquisadores e do Cepes UFSJ CCO Dona Lindu Prof Dr Ricardo Bezerra Cavalcante UFSJ Universidade Federal São João del Rei Av Sebastião Gonçalves Coelho nº 400 Chanadour DivinópolisMG Telefone 33 999701056 ricardocavalcanteufjfgmailcom Mestranda Flávia Prado Rocha Endereço Rua Minas Gerais 1261 apto 202 Centro Divinópolis MG Fone37 999992178 email flaviaprochagmailcom Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de São João Del Rei Campus Centro Oeste Dona LinduEndereço Av Sebastião Gonçalves Coelho nº 400 Chanadour DivinópolisMG Telefone 3736904489Emailcepesccoufsjedubr 79 ANEXOS ANEXOS ANEXO 1 PARECER TÉCNICO SUS Sistema Único de Saúde SECRETARIA MUNICIPAL DE SAÚDE Prefeitura Municipal de Divinópolis PARECER TÉCNICO DO PROJETO DE PESQUISA DADOS DO PROJETO DE PESQUISA APRESENTADO NA SEMUSA NOME DO PROJETO A rede de atores humanos e não humanos envolvidos na utilização do pâncreas artificial em Diabéticos tipo 1 PROFESSOR ORIENTADOR RESPONSÁVEL Ricardo Bezerra Cavalcante NOME DOS ALUNOS Flávia Prado Rocha PARECER TÉCNICO O presente projeto tem como objetivo geral descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial em diabéticos tipo 1 e utilizará a metodologia Teoria Atorrede que propõe seguir os atores Tratase de um projeto que aborda pacientes que ainda não foram alvo de nenhum estudo ou intervenção sendo viável e interessante para a Atenção Primária à Saúde Divinópolis 03042018 Livia Melo Nery Referência técnica Hiperdia Aprovado Com pendências Reprovado RUA MINAS GERAIS N 900 CENTRO CEP 35500007 37 32296800 37 32296843 FAX CEPES UFSJ UNIVERSIDADE CCO FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL REI CAMPUS CENTRO Plataforma Brasil PARECER CONSUBSTANCIADO DO CEP DADOS DO PROJETO DE PESQUISA Título da Pesquisa A rede de atores humanos e não humanos na utilização do Pâncreas Artificial em Diabéticos Tipo 1 Pesquisador Ricardo Bezerra Cavalcante Área Temática Versão 2 CAAE 95944418500005545 Instituição Proponente Fundação Universidade Federal de São João Del Rei C C Oeste Dona Patrocinador Principal Financiamento Próprio DADOS DO PARECER Número do Parecer 2952897 Apresentação do Projeto Estudo de abordagem qualitativa utilizandose da Teoria AtorRede TAR como referencial teórico e a Cartografia de Controvérsias como referencial metodológico onde se busca descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial PA em Diabéticos Tipo 1 Seguindo a cartografia de controvérsias referencial metodológico utilizado definiuse como porta de entrada o Almoxarifado da Secretaria Municipal de Saúde SEMUSA de DivinópolisMG A TAR explica que na cultura contemporânea os atores não humanos dispositivos tecnológicos como computadores smartphones sensores dentre outros e humanos agem mutuamente interferem e influenciam o comportamento um do outro com a diferença que o não humano pode ser ajustado pelo humano de acordo com a sua necessidade Serão realizadas entrevistas abertas com os atores envolvidos na utilização do PA Os portavozes neste estudo serão os atores humanos concordantes e discordantes distribuídos da seguinte forma os pacientes que já têm o pâncreas artificial implantado atualmente são nove que usam o PA os candidatos com indicação médica mas que estão aguardando a implantação do PA estimase que sejam cinco pacientes os profissionais de saúde que estão envolvidos com a implantação e manutenção do PA Atualmente são três médicos endocrinologistas um enfermeiro responsável pela implantação e que também auxilia os pacientes no uso do aparelho e três nutricionistas que fazem o acompanhamento nutricional dos pacientes além de outros possíveis atores que poderão surgir na tecitura da rede Para a seleção dos participantes utilizaremos o critério de saturação das Endereço SEBASTIAO GONCALVES COELHO Bairro CHANADOUR CEP 35501296 UF MG Município DIVINOPOLIS Telefone 3736904489 Fax 3736904491 Email cepesccoufsjedubr Página 01 de 05 informações onde suspenderemos a coleta dos dados quando os mesmos no julgamento dos pesquisadores já forem suficientes para responder a pergunta de pesquisa bem como os objetivos propostos Ainda será realizada a observação não participante dos atores envolvidos na utilização do PA A realização das entrevistasobservação serão em sala reservada escolhida pelo participante em seu local de trabalho e no caso dos pacientes em suas residências em local privativo escolhido pelo mesmo Nestes ambientes permanecerão apenas um pesquisador e o entrevistado Os dados coletados serão analisados por meio da Análise de Conteúdo modalidade TemáticoCategorial Para a sistematização da análise será utilizado o software Atlas TI Objetivo da Pesquisa Objetivo primário Descrever a rede de atores humanos e não humanos na utilização do pâncreas artificial em Diabéticos Tipo 1 Objetivos secundários Identificar os atores humanos e não humanos envolvidos na utilização do pâncreas artificial por Diabéticos Tipo 1 Descrever a utilização do pâncreas artificial por Diabéticos Tipo 1 Analisar as influências dos atores humanos e não humanos sobre a utilização do pâncreas artificial por Diabéticos Tipo 1 Avaliação dos Riscos e Benefícios No projeto está descrito que o estudo oferece riscos mínimos como o constrangimento e a quebra do sigilo entretanto os pesquisadores se comprometem em adotar medidas de prevenção e controle tais como as entrevistas serão utilizadas apenas para fins científicos os entrevistados serão codificados e não terão seus nomes expostos os dados serão armazenados com os pesquisadores num período de 5 anos O TCLE apresenta também risco eventual da geração de dano de efeito moral como na quebra do sigilo apesar de todos os cuidados tomados para que isso jamais ocorra os pesquisadores envolvidos assumem a responsabilidade pelo ressarcimento justo firmado em juízo Os gastos necessários para a participação na pesquisa serão assumidos pelos pesquisadores Os participantes da pesquisa que vierem a sofrer qualquer tipo de dano resultante de sua participação na pesquisa previsto ou não no Termo de Consentimento Livre e Esclarecido têm direito à indenização por parte do pesquisador e das instituições envolvidas nas diferentes fases da pesquisa Esta pesquisa irá contribuir para a melhor compreensão do uso do Pâncreas Artificial como opção terapêutica para o Diabetes do tipo 1 Comentários e Considerações sobre a Pesquisa O Comitê compreende a relevância do trabalho bem como seu impacto científico e social e aprova esta emenda apresentada Todas as pendências apontadas em parecer anterior foram atendidas satisfatoriamente pelo pesquisador Considerações sobre os Termos de apresentação obrigatória Os termos foram apresentados Termo de compromisso para utilização de dados eou prontuários pelos pesquisadores Termo de responsabilidade do pesquisador colaborador Termo de responsabilidade do pesquisador principal Projeto TCLE Orçamento Cronograma Check list Folha de rosto Declaração de infraestrutura do serviço Recomendações Não há Conclusões ou Pendências e Lista de Inadequações O Comitê compreende a relevância do trabalho bem como seu impacto científico e social e aprova este protocolo de pesquisa apresentado Considerações Finais a critério do CEP 84 85 ANEXO 2 FOTOGRAFIAS REALIZADAS DURANT3E AS COLETAS DE DADOS Figura 3 Notas fiscais de compras dos insumos pela SEMUSA Figura 4 Prateleira com a organização dos insumos por usuário SEMUSA 86 Figura 5 Foto do usuário dormindo para ilustrar o sinal do Bluetooth Figura 6 Foto do fio da BII ligado ao aparelho e catéter Figura 7 Foto ilustrativa da tatuagem de uma usuária do PA Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas Departamento de Engenharia Elétrica Trabalho de Conclusão de Curso Controle Glicêmico a partir da Infusão de Insulina Marianne Keylla Silva Santos João Monlevade MG 2022 Marianne Keylla Silva Santos Controle Glicêmico a partir da Infusão de Insulina Trabalho de Conclusão de curso apresentado à Univer sidade Federal de Ouro Preto como parte dos requisitos para obtenção do Título de Bacharel em Engenharia Elétrica pelo Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas da Universidade Federal de Ouro Preto Orientador Prof Dr Márcio Feliciano Braga Universidade Federal de Ouro Preto João Monlevade 2022 Santos Marianne Keylla Silva SanControle glicêmico a partir da infusão de insulina manuscrito Marianne Keylla Silva Santos 2022 San46 f il color gráf tab SanOrientador Prof Dr Marcio Feliciano Braga SanMonografia Bacharelado Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas Graduação em Engenharia Elétrica San1 Controladores PID 2 Controle glicêmico 3 Diabetes 4 Pâncreas artificial 5 Sistemas de controle inteligente 6 Sistemas de infusão de insulina I Braga Marcio Feliciano II Universidade Federal de Ouro Preto III Título Bibliotecárioa Responsável Flavia Reis CRB62431 SISBIN SISTEMA DE BIBLIOTECAS E INFORMAÇÃO S237c CDU 6815 MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO REITORIA INSTITUTO DE CIENCIAS EXATAS E APLICADAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRICA FOLHA DE APROVAÇÃO Marianne Keylla Silva Santos Controle glicêmico a partir da infusão de insulina Monografia apresentada ao Curso de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Ouro Preto como requisito parcial para obtenção do título de bacharel em Engenharia Elétrica Aprovada em 10 de outubro de 2022 Membros da banca Dr Márcio Feliciano Braga Orientador Universidade Federal de Ouro Preto Dra Sarah Negreiros de Carvalho Leite Universidade Federal de Ouro Preto Dra Wendy Yadira Eras Herrera Universidade Federal de Ouro Preto Márcio Feliciano Braga orientador do trabalho aprovou a versão final e autorizou seu depósito na Biblioteca Digital de Trabalhos de Conclusão de Curso da UFOP em 18102022 Documento assinado eletronicamente por Marcio Feliciano Braga PROFESSOR DE MAGISTERIO SUPERIOR em 18102022 às 0853 conforme horário oficial de Brasília com fundamento no art 6º 1º do Decreto nº 8539 de 8 de outubro de 2015 A autenticidade deste documento pode ser conferida no site httpseiufopbrseicontroladorexternophpacaodocumentoconferiridorgaoacessoexterno0 informando o código verificador 0413473 e o código CRC 2E6D62C5 Referência Caso responda este documento indicar expressamente o Processo nº 23109014272202206 SEI nº 0413473 R Diogo de Vasconcelos 122 Bairro Pilar Ouro PretoMG CEP 35400000 Telefone 3138080818 wwwufopbr Agradecimentos Primeiramente agradeço a Deus por ter me iluminado e conduzido durante os anos de graduação Aos meus pais José e Onorica minhas irmãs Mayara e Mariele que sempre me apoiaram tanto nos momentos de vitória e quanto nos difíceis Sem eles eu não teria chegado até aqui Aos amigos que encontrei ao longo da graduação obrigada pela força apoio e troca de experiências vocês fizeram os meus dias mais leves A todos os professores e servidores da Universidade Federal de Ouro Preto que dedicam seus dias para o desenvolvimento acadêmico das pessoas Em especial ao Prof Dr Márcio Feliciano Braga pela orientação paciência e compreensão Na vida não existe nada a se temer apenas a ser compreendido Marie Curie Resumo A Diabetes Mellitus é ocasionada pela alta taxa de glicose no sangue Quando os pacientes são portadores da Diabetes Tipo 1 eles não produzem insulina no pâncreas e necessi tam de administração externa de insulina para realizar a regulação glicêmica A doença pode ocasionar diversas complicações no paciente portador como desmaios amputação de membros problemas renais e cardiovasculares Por conseguinte estudos relacionados a técnicas de controle para regulação glicêmica são imprescindíveis uma vez que o reco mendado é a monitoração contínua da glicose para o paciente ter uma melhor qualidade de vida Com a utilização de sensores de medição contínua de glicemia há propostas de implementação de sistemas de controle que funcionam como um Pâncreas Artificial que recolhe as informações obtidas pelo sensor e envia um sinal de controle para a bomba de infusão de insulina Consequentemente o controlador regula uma secreção exógena do hormônio insulina a fim de manter a taxa glicêmica do paciente em níveis saudáveis Para mapear o comportamento fisiológico da glicemia neste trabalho utilizase o modelo matemático de Hovorka que prevê as etapas de transporte utilização e produção nos sub sistemas de insulina e glicose De posse dos resultados obtidos é possível mapear toda a dinâmica da glicose no corpo e obter funções de transferências baseadas em resultados de simulação as quais são utilizadas para projetar controladores Proporcional e Integrativo digitais capazes de realizar a regulação glicêmica de forma que os valores estejam dentro da faixa de referência 90 mgdL e com baixa variação entre os picos de glicemia e o valor de referência Os resultados encontrados foram satisfatórios sendo que na melhor configuração foi observado erro quadrático médio próximo a zero e uma variação máxima de 035 mgdL Portanto o controlador se mostrou apto a regular a variação glicêmica mesmo com a alimentação do paciente em momentos distintos do intervalo monitorado Palavraschave Controle Glicêmico Regulação de Glicose Diabetes Mellitus Modelo de Hovorka Pâncreas Artificial Abstract Diabetes Mellitus is caused by high blood glucose When patients are carriers of Type 1 Diabetes they do not produce insulin in the pancreas and require external insulin admin istration to carry out glycemic regulation The disease can cause several complications in the carrier patient such as fainting limb amputation kidney and cardiovascular problems Therefore studies related to control techniques for glycemic regulation are essential since what is recommended is continuous glucose monitoring for the patient to have a better quality of life With the use of sensors for continuous blood glucose measurement there are proposals for implementing control systems that work as an Artificial Pancreas which collects the information obtained by the sensor and sends a control signal to the insulin infusion pump Consequently the controller regulates an exogenous secretion of the hor mone insulin in order to maintain the patients glycemic rate at healthy levels To map the physiological behavior of blood glucose in this work the mathematical model of Hovorka is used which predicts the stages of transport use and production in the insulin and glucose subsystems With the obtained results it is possible to map the entire glucose dynamics in the body and obtain transfer functions based on simulation results which are used to design Proportional and Integrative digital controllers capable of performing glycemic regulation in a way that the values are within the reference range 90 mgdL and with low variation between blood glucose peaks and the setpoint value The results shown to be satisfactory and in the best configuration a mean square error close to zero and a maximum variation of 035 mgdL were observed Therefore the controller was able to regulate the glycemic variation even with the patients feeding at different times of the monitored interval Keywords Glycemic Control Glucose Regulation Diabetes Mellitus Hovorka Model Artificial Pancreas Lista de ilustrações Figura 1 Ranking países com maior número de crianças e adolescentes 014 anos com DM1 10 Figura 2 Dinâmica da glicose no corpo 11 Figura 3 Fluxograma de funcionamento do pâncreas artificial 12 Figura 4 Descrição dos tipos de Diabetes Mellitus 16 Figura 5 Diagrama esquemático do subsistema de glicose pelo modelo de Bergman 18 Figura 6 Diagrama esquemático do subsistema de insulina pelo modelo de Berg man 18 Figura 7 Diagrama esquemático do modelo de Sorense 19 Figura 8 Diagrama esquemático do modelo de Hovorka 20 Figura 9 Consumo de carboidrato em relação ao tempo obtido a partir do modelo de Hovorka et al 2004 23 Figura 10 Gráfico referente a taxa de variação de insulina do paciente em relação ao tempo obtido a partir do modelo de Hovorka et al 2004 24 Figura 11 Dados de concentração de glicose plasmática seguindo os dados dos modelos de Hovorka et al 2004 24 Figura 12 Gráfico referente a absorção de glicose do paciente baseado na taxa de carboidrato consumida nas refeições como também na taxa de variação de insulina 25 Figura 13 Comparativo entre as curvas de comportamento da glicose no paciente com a curva obtida pelas funções de transferência nos Casos 1 4 7 e 10 34 Figura 14 Alimentação do paciente relacionando taxa de carboidrato consumido com o período de monitoração 37 Figura 15 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Con trolador 1 em vermelho e em azul a representação da referência que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle 39 Figura 16 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Con trolador 5 em vermelho e em azul a representação da referência 90 mgdL que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle 39 Figura 17 Sinal de infusão de insulina paciente quando utilizado o Controlador 5 40 Figura 18 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Con trolador 7 em vermelho e em azul a representação da referência 90 mgdL que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle 41 Figura 19 Sinal de infusão de insulina paciente quando utilizado o Controlador 7 42 Sumário 1 INTRODUÇÃO 10 11 Motivação e Justificativa 10 12 Objetivos 13 13 Estrutura do Trabalho 14 2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS 15 21 Conceitos Fisiológicos da Regulação de Glicose 15 22 Diabetes Mellitus 16 23 Modelos Matemáticos para a Descrição do Comportamento Glicêmico 17 231 Modelo de Bergman 17 232 Modelo de Sorense 18 233 Modelo de Hovorka 19 24 Função de Transferência 23 25 Controlador Proporcional Integrativo Derivativo 26 251 Método de Sintonia ZieglerNichols 28 26 Controlador PID Digital 29 3 MODELAGEM MATEMÁTICA VIA FUNÇÃO DE TRANSFERÊN CIA PARA O COMPORTAMENTO GLICÊMICO 31 31 Funções de Transferência 31 4 CONTROLE DINÂMICO DA GLICOSE SANGUÍNEA 36 41 Controle 36 411 Considerações Finais 41 5 CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS 43 51 Considerações Finais 43 52 Trabalhos Futuros 43 REFERÊNCIAS 45 10 1 Introdução 11 Motivação e Justificativa A Diabetes Mellitus é um distúrbio metabólico que está relacionado à capacidade do pâncreas secretar insulina ou à forma com a qual os tecidosalvo recebem este hormônio a fim de manter os níveis glicêmicos na faixa ideal O resultado é a elevação da taxa de glicose no sangue a qual é ocasionada pela insuficiência ou falta de produção de insulina no organismo Segundo a Organização Mundial da Saúde OMS a alta glicemia é o terceiro motivo que ocasiona morte prematura no mundo sendo os primeiros pressão alta e uso de tabaco respectivamente ORGANIZATION et al 2009 Uma pesquisa realizada em Negreiros et al 2021 mostra que o Brasil é o terceiro país com maior número de crianças e adolescentes portadoras da diabetes Tipo 1 como pode ser observado pela imagem expostas na Figura 1 Figura 1 Ranking países com maior número de crianças e adolescentes 014 anos com DM1 Fonte Negreiros et al 2021 De modo geral o controle glicêmico no pâncreas é realizado a partir de dois hormô nios produzidos pelo órgão e tem funções inversas entre si como demonstrado ilustrati vamente na Figura 2 A partir da necessidade glicêmica é liberado insulina ou glucagon sendo o primeiro quando ocorre uma alta taxa glicêmica e o segundo com uma baixa taxa OLIVEIRA JUNIOR VENCIO 2017 A insuficiência de insulina ocasiona o acúmulo de glicose no sangue chamado de hiperglicemia que pode ser associada a incidências de problemas renais cardiovasculares amputação de membros inferiores e cegueira Em casos de hipoglicemia nos quais as taxas Capítulo 1 Introdução 11 Figura 2 Dinâmica da glicose no corpo Fonte Oliveira Junior e Vencio 2017 de glicose estão abaixo do recomendado pode ocorrer perda de consciência e convulsão no paciente O fato da diabetes ocasionar outras complicações no organismo resulta na maior utilização dos serviços de saúde O Global Burden of Disease GBD sugere que a diabetes causará maiores impactos em países emergentes levando em consideração tanto os custos diretos do sistema de saúde como custos indiretos relacionados à mortalidade prematura e também à perda de produtividade para tratar as complicações crônicas LIPTON et al 2016 Levando em consideração o cenário citado anteriormente diversas pesquisas foram realizadas a fim de propor melhor qualidade de vida para os pacientes diagnosticados com a doença O tratamento do paciente com diabetes mellitus envolve a aquisição de um estilo de vida mais saudável ou seja regular hábitos alimentares e praticar atividades físicas além da monitoração da glicemia durante o dia Estudos realizados levantaram a hipótese de que complicações relacionadas à diabetes que surgem a longo prazo poderiam ser reduzidas caso ocorresse um controle que deixasse os níveis glicêmicos próximos ao que é considerado saudável por meio de uma terapia intensiva de insulina QUIROZ 2019 Recentemente temse usado o método de monitoração contínua de glicose no qual um sensor é colocado no interstício que realizará medições de glicose de 5 em 5 minutos Com a existência desses dispositivos passaramse a realizar estudos que tratam de um sistema denominado Pâncreas Artificial em que se utilizam as informações recolhidas pelo sensor nas leituras de glicemia em tempo real com o auxílio de um sistema de controle para ajustar e enviar de modo automático para a bomba de infusão a taxa de insulina necessária para o controle glicêmico LIBERATORE JR DAMIANI 2006 O funcionamento do Pâncreas Artificial pode ser demonstrado a partir da Figura Capítulo 1 Introdução 12 3 que descreve a dinâmica de controle glicêmico no paciente O sensor realiza a medição da glicose sanguínea baseado nos valores de concentração medida algoritmo de controle realiza o cálculo de quantidade de insulina que a bomba de infusão deve administrar para corrigir os níveis glicêmicos com o objetivo de atingir a faixa ideal Figura 3 Fluxograma de funcionamento do pâncreas artificial Sensor Controlador Modelo do Paciente Bomba Metabolismo do Paciente Distúrbios Insulina Glicose Fonte Da Autora Dentre as funções do pâncreas está a secreção de dois hormônios a insulina e o glucagon os quais são essenciais para a regulação da glicose no sangue A secreção dos hormônios é realizada da seguinte forma quando a glicemia cresce a insulina é secretada fazendo com que ela retorne à faixa considerada normal Em compensação quando há uma queda da glicemia ocorre a secreção do glucagon o que garantirá a sua regulação DANSA RODRIGUES OLIVEIRA 2019 Dansa Rodrigues e Oliveira 2018 pro põem um pâncreas artificial em que o controle realizado é bihormonal ou seja utiliza a ação glicoseinsulinaglucagon a partir de um controlador de Modos Deslizantes Os resultados do trabalho mostraramse eficientes para a regulação da glicemia em pacientes diabéticos tipo 1 Entretanto alguns estudos observaram que a aplicação da dinâmica do processo de produção do glucagon por meio de controle é passível a incertezas nos níveis inter e intra individuais COBELLI et al 2009 Um dos problemas da regulação da glicemia é a constante presença de variações do sinal uma vez que a alimentação do paciente e exercícios físicos são vistos como pertubações A alimentação causa a elevação de glicose na corrente sanguínea e o jejum promove o consumo lento da glicose presente no sangue Considerando as dificuldades das Capítulo 1 Introdução 13 constantes pertubações do sistema em alguns estudos utilizamse de modelos em que o paciente informa o período que irá alimentar e as informações nutricionais do alimento Portanto é realizada a correção antes da queda da glicemia ABURMILEH GARCIA GABIN ZAMBRANO 2010 Existem modelos que utilizam equações para exemplificar o comportamento da glicose no corpo humano considerando as diversas etapas da insulina nos órgãos e a ali mentação Para isso consideramse diferentes processos fisiológicos baseados em análise compartimental Dos modelos disponíveis na literatura um exemplo é o de Hovorka HO VORKA et al 2004 o qual é formado por um subsistema de glicose e um subsistema de insulina Nesse modelo considerase a absorção de carboidratos e da insulina aplicada Ao modelar o sistema para realizar a inserção de hormônio no corpo humano é necessário que o alcance seja em tempo finito e tenha robustez em relação as incertezas paramé tricas KAVEH SHTESSEL 2008 Há outros dois modelos muito citados na literatura em Bergman et al 1981 utilizase o teste de tolerância à glicose para verificar o ins tante em que o retorno da glicemia atinge o valor basal O modelo de Sorensen 1985 considera todo o processo fisiológico da insulina glucagon e glicose Entretanto os dois modelos apresentam falhas em relação aos parâmetros do modelo no primeiro os parâ metros não apresentam equilíbrio e no segundo alguns são obtidos apenas através de ensaios invasivos Na literatura existe uma questão que causa divergência entre os pesquisadores em relação a injetar apenas insulina ou acrescentar a injeção de glucagon Pelo glucagon se tratar de um hormônio contra regulatório a insulina há uma preocupação com a estabi lização dos sistema entretanto em Dansa Rodrigues e Oliveira 2019 é apresentado um controle bihormonal A metodologia proposta no presente trabalho é a regulação da glicose a partir da injeção de insulina realizada por um controlador PI Utilizase como método de modelagem matemática o de Hovorka 12 Objetivos O objetivo do presente trabalho é avaliar a possibilidade de regular a glicose a partir da infusão de insulina Para abordar o tema é utilizado um modelo matemático que prevê os processos fisiológicos da glicose assim como conceitos de função de transferência e técnicas de controle Dentre os objetivos específicos estão Levantamento bibliográfico estudo de abordagens e ferramentas existentes Estudo de modelos dinâmicos da infusão de insulina no corpo humano Estudo de técnicas de controle aplicáveis ao problema Capítulo 1 Introdução 14 13 Estrutura do Trabalho A estruturação do presente trabalho foi realizada de forma a expor os conceitos que permeiam a dinâmica da concentração de glicose sanguínea De forma clara e objetiva serão expostos a problemática da Diabetes Mellitus e propor uma solução para o seu controle No Capítulo 1 tratamse os conceitos preliminares de assuntos convenientes ao trabalho tal como os objetivos e motivações para a sua elaboração Também aborda alguns trabalhos que propõem controladores glicêmicos e suas relevâncias No Capítulo 2 são abordados os conceitos fisiológicos de regulação de glicose a definição da Diabetes Mellitus e suas complicações Expõemse os modelos matemáticos disponíveis na literatura no que referem ao processo fisiológico da glicose como também é apresentada uma revisão bibliográfica da literatura acerca de funções de transferência e Controlador PID No Capítulo 3 são apresentadas as modelagens via função de transferência en contradas nas simulações dados para a elaboração de um controlador e a análise dos resultados encontrados No Capítulo 4 são abordadas as estratégias de controle implementadas e os resul tados obtidos para cada controlador Por fim no Capítulo 5 resumese o que foi realizado no trabalho abordamse as considerações finais e propõemse trabalhos futuros em relação ao tema 15 2 Fundamentos Teóricos O presente capítulo tem por objetivo descrever a dinâmica da glicose no sangue tendo em vista todo o processo fisiológico Para o completo entendimento são apresen tados os modelos matemáticos que descrevem a dinâmica da glicose e o comportamento da insulina nos pacientes e a justificativa para a escolha do modelo que será utilizado no presente trabalho Ademais pretendese descrever informações referentes à técnica de controle PID Proporcional Integrativo Derivativo 21 Conceitos Fisiológicos da Regulação de Glicose O metabolismo aeróbico da glicose é uma reação que origina uma grande quanti dade de energia portanto a utilização dele é indispensável para o equilíbrio energético do corpo Após a digestão dos carboidratos ingeridos durante a alimentação a glicose corresponde a oitenta por cento do resultado do processo Na circulação do sangue ela representa noventa e cinco por cento dos monossacarídeos Logo podese concluir que pelos carboidratos ingeridos a glicose é a maior fonte de energia FERRAZ 2012 Para a utilização da glicose em processos celulares é preciso que ocorra o trans porte a partir da membrana celular porém esse processo não é fácil em virtude do peso celular O processo de difusão é facilitado quando são secretadas grandes quantidades de insulina Portanto a insulina tem o papel de controlar tanto o metabolismo celular quanto a concentração de glicose na circulação Os valores de concentração de glicose devem ser mantidos em determinada faixa para que estejam disponíveis sempre que necessários cuja regulação é realizada pela insu lina e pelo glucagon Tendo em vista que a concentração de cada hormônio está atrelada a outros é possível concluir que a insulina inibe a secreção de glucagon GUYTON HALL 2006 A comunicação entre as células que secretam o hormônio é importante e ocorre em um complexo encadeado de ações em retroalimentação Assim a concentração de cada hormônio é afetada pelos demais a fim de manter um processo glicorregulador Um exemplo é que em condição de jejum a secreção é miníma ou seja não apresenta efeito regulatório expressivo Portanto o glucagon é secretado a fim de promover a glicogenólise Durante o processo citado anteriormente o glicogênio um polissacarídeo localizado no fígado passa por demasiadas quebras sucessivas resultando na liberação de glicose Os dois hormônios citados anteriormente insulina e glucagon são eliminados da circulação em aproximadamente 20 minutos após a secreção Portanto o controle glicêmico na corrente sanguínea é adequado uma vez que tem rápida interrupção nos efeitos de cada hormônio Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 16 22 Diabetes Mellitus Conforme citado anteriormente a Diabetes Mellitus é um distúrbio caracterizado pela insuficiência de secreção de insulina ou devido à resistência dos tecidos ao hormônio Existem diversos tipos de diabetes sendo o primeiro a Diabetes Mellitus Tipo 1 caracte rizada pela destruição das células beta do pâncreas o que ocasiona a deficiência completa de insulina Ela pode ocorrer de duas maneiras autoimune ou idiopático Autoimune é quando o pâncreas é incapaz de produzir insulinaem virtude do próprio sistema imune contra as células que produzem esse hormônio No caso idiopático ocorre a destruição das células beta Pode ser desenvolvida em qualquer idade entretanto é mais comum ser percebida antes de se tornar adulto O segundo caso é o mais comum Diabetes Mellitus Tipo 2 é caracterizado pelo distúrbio da ação e secreção da insulina neste caso ocorre um avanço gradual da doença na fase adulta o qual leva ao paciente ter grandes concentrações de glicose no plasma GROSS et al 2002 Figura 4 Descrição dos tipos de Diabetes Mellitus Diabetes Mellitus TIPO 1 Diabetes Mellitus TIPO 2 Resistência à insulina Não há produção de insulina Não ocorre de forma satisfatória a absorção de insulina Fonte Da Autora Tabela 1 Valores de referência de taxa glicêmica Glicemia de jejum normal inferior a 99 mgdL Glicemia de jejum alterada entre 100 mgdL e 125 mgdL Diabetes igual ou superior a 126 mgdL Glicemia de jejum baixa ou hipoglicemia igual ou inferior a 70 mgdL Fonte Adaptado de Ferraz 2012 A Figura 4 demostra a diferença dos dois tipos de diabetes temse que na Tipo 1 quando os pacientes estão com ausência de insulina a concentração de glicose se eleva Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 17 podendo atingir picos de glicemia de 300 até 1200 mgdl Quando ocorre essa elevação de forma crônica o paciente pode ter danos como desidratação uma vez que a glicose não absorvida será descartada na urina O tratamento para Diabetes varia Na Tipo 1 o tratamento é realizado a partir da infusão exógena de insulina que tem como obje tivo restabelecer o nível saudável de glicose na corrente sanguínea A insulina pode ser aplicada via oral intramuscular intravenosa e outras Além disso a administração pode ser realizada de maneira contínua ou pontual de acordo com a recomendação médica os valores de taxa glicêmica podem ser observados na Tabela 1 Em casos de Diabetes Tipo 2 é recomendado tratamento nutricional e prática de atividades com o objetivo de reestruturar a sensibilidade à insulina Pode ocorrer a administração de medicamento que fomente a produção do hormônio Nesses casos só ocorre a administração de insulina de maneira exógena em pacientes em estados complexos FERRAZ 2012 23 Modelos Matemáticos para a Descrição do Comportamento Glicêmico Um modelo matemático é uma descrição simplificada por meio de fórmulas ma temáticas que relacionam variáveis e parâmetrosutilizados para descrever fenômenos A aplicação de modelagem matemática costuma ocorrer em sistemas complexos em que o comportamento não é de fácil observação na realidade Com a descrição matemática é possível prever o processo metabólico da glicose e assim realizar ensaios para descobrir as curvas de comportamento em cada órgão do corpo Analisamse principalmente os seguintes processos produção secreção transporte absorção e eliminação tanto da glicemia como da insulina Entretanto os processos são variados de acordo com cada modelo Dentre os modelos existentes é possível encontrar modelos lineares e modelos não lineares Os modelos que melhor representam o processo fisiológico são os modelos não line ares uma vez que neles é possível descrever os diversos órgãos do corpo e sua capacidade de absorver glicose eou insulina Tais modelos de forma geral utilizam análise compar timental Além disso utilizam a lei de conservação uma vez que no processo fisiológico há produção e secreção que configura como adição como também remoção que configura como eliminação além do transporte de substâncias A seguir são apresentados os três modelos estudados assim como os pontos positivos e negativos conforme detalhado na literatura Finalmente apontase o modelo a ser empregado neste trabalho 231 Modelo de Bergman O modelo foi obtido levando em conta o teste de tolerância à glicose no qual administrase uma alta taxa de glicose e realizamse medições contínuas tanto de da glicose Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 18 quanto da insulina com o objetivo de verificar o instante em que a glicemia retorna ao valor basal Figura 5 Diagrama esquemático do subsistema de glicose pelo modelo de Bergman Fonte Ferraz 2012 Figura 6 Diagrama esquemático do subsistema de insulina pelo modelo de Bergman Fonte Ferraz 2012 O modelo é formado por dois subsistemas sendo um para a representação dinâmica da glicose e o outro para a representação da insulina A Figura 5 representa o diagrama esquemático do subsistema de glicose do modelo sendo G representa o compartimento de glicose e X o efeito da insulina ativa na glicemia A Figura 6 mostra o subsistema de glicose no qual as setas representam os fluxos de insulina e I o compartimento de insulina Pela literatura é possível observar que o modelo é insuficiente para realizar as simulações uma vez que elas ficam restritas ao tempo em que a glicose é administrada o que limita a simulação em um único cenário Outro ponto abordado é que o modelo apresenta incerteza das combinações matemáticas pois alguns parâmetros não apresentam equilíbrios e em determinados casos podem crescer de maneira infinita BERGMAN et al 1981 232 Modelo de Sorense O modelo leva em consideração a análise compartimental o transporte e todo o processo fisiológico da insulina glicose e glucagon É composto de três partes o subsistema Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 19 Figura 7 Diagrama esquemático do modelo de Sorense Fonte Ferraz 2012 de insulina o de glicose e o de glucagon È formado por um conjunto de 22 equações e é considerado uma das representações mais complexas da dinâmica da glicose De forma geral ele considera que o compartimento fisiológico é dividido em três subcompartimentos sendo eles demostrados na Figura 7 Os subcompartimentos são es truturados hierarquicamente portanto respectivamente são capilar interstício e intrace lular Muitos parâmetros do modelo são inconcebíveis de serem encontrados senão por meio de ensaios invasivos Destacase que esse modelo falha ao descrever as quedas de glicose quando não ocorre administração de insulina SORENSEN 1985 233 Modelo de Hovorka É composto por dois subsistemas sendo eles subsistema de glicose e subsistema de insulina como indicado na Figura 8 A absorção de insulina subcutânea administrada ut é realizada a partir dos dois primeiros compartimentos que estão em cascatas S1 e S2 com uma mesma taxa de absorção O compartimento I representa a concentração de insulina no volume de distribuição e a ativação ocorre a partir de três compartimentos remotos x1 x2 e x3 Os três últimos compartimentos citados correspondem aos efeitos da insulina no transporte na utilização e na produção de glicose respectivamente O subsistema de glicose é dividido em quatro compartimentos sendo D1 e D2 responsáveis pela transformação do carboidrato em glicose e na absorção dela no aparelho digestivo A variável dt representa a entrada de carboidrato Além disso considerase que os compartimentos apresentam a mesma taxa de absorção O fim do processo consiste na transformação do carboidrato no fluxo Ugt que abastece o compartimento Q1 que representa a concentração de glicose tanto no plasma quanto nos tecidos que se equilibram rapidamente com a concentração plasmática O compartimento Q2 é o responsável por representar a glicose intracelular e no interstício em que ocorrerá o equilíbrio plasmático de forma mais lenta É digno de nota que não é possível acessar esse compartimento Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 20 Figura 8 Diagrama esquemático do modelo de Hovorka transporte transporte Ingestão de carboidratos absorção excreção de glicose utilização de glicose Produção endógena de glicose Subsistema de Insulina absorção eliminação de insulina Infusão subcutânea de insulina ativação ativação ativação desativação estímulo inibição estímulo Subsistema de Glicose desativação desativação utilização de glicose Fonte Adaptado de Ferraz 2012 FERRAZ 2012 Entre os compartimentos Q1 e Q2 ocorre o transporte de insulina o caminho em direção a Q1 é determinado pela taxa K12 e o caminho contrário pela ação de insulina Em Q1 ocorre a produção endógena de glicose a utilização de glicose pelo sistema nervoso e demais órgãos e a excreção renal de glicose FERRAZ 2012 As variáveis e parâmetros do subsistema de glicose e do subsistema de insulina estão descritas na Tabela 2 O subsistema de insulina representado inicialmente por dS1t dt ut S1t tmaxI 21 dS2t dt S1t tmaxI S2t tmaxI 22 UIt S2t tmaxI 23 Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 21 Tabela 2 Descrição das variáveis e parâmetros do subsistemas de insulina e glicose do modelo de Hovorka VariáveisParâmetros Descrição ut mUmin Infusão Subcutânea de Insulina S1t mU Quantidade de insulina no primeiro compartimento S2t mU Quantidade de insulina no segundo compartimento tmaxI min Taxa de absorção de insulina UIt mUmin Fluxo subcutâneo de insulina para o plasma It mUl Concentração de insulina plasmática VI l Volume de distribuição de insulina ke min1 Taxa de eliminação de insulina plasmática x1t min1 Efeito da insulina no transporte da glicose x2t min1 Efeito da insulina na utilização de glicose x3t min1 Efeito da insulina na produção de glicose ka1 min1 Taxa de desativação do efeito da insulina no transporte de glicose ka2 min1 Taxa de desativação do efeito da insulina na utilização de glicose ka3 min1 Taxa de desativação do efeito da insulina na produção de glicose kb1 min2mUI Taxa de ativação do efeito da insulina no transporte de glicose kb2 min2mUI Taxa de ativação do efeito da insulina na utilização de glicose kb3 min2mUI Taxa de ativação do efeito da insulina na produção de glicose Sf IT kb1ka1 min1mUI Sensibilidade à insulina no transporte de glicose Sf ID kb1ka1 min1mUI Sensibilidade à insulina na utilização de glicose Sf IE kb1ka1 min1mUI Sensibilidade à insulina na produção de glicose dt g Carboidratos ingeridos D1t mmol Quantidade de glicose no estômago D2t mmol Quantidade de glicose no intestino AG sem unidade Velocidade da quebra de carboidrato em glicose UGt mmolmin Fluxo de glicose digerida para o plasma MmolG gmol Peso molecular da glicose tmaxG min Taxa de absorção de glicose em D1 e D2 Q1t mmol Massa de glicose no compartimento plasmático Q2t mmol Massa de glicose no compartimento não acessível K12t min1 Taxa de transferência de glicose de Q2 para Q1 F C 01 mmolmin Taxa de utilização de glicose independente da insulina F01 mmolmin Taxa de utilização de glicose independente da insulina em condições normais FRt mmolmin Taxa de excreção renal da glicose EGP0t mmol Produção endógena de glicose na ausência de glicose Gt mmoll Concentração de glicose no sangue VGl l Volume de distribuição da glicose Fonte Adaptado de Ferraz 2012 Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 22 que retrata a absorção de insulina subcutânea A seguir o compartimento plasmático de insulina é descrito por dIt dt UIt VI KeIt 24 Finalmente os efeitos da insulina no metabolismo são descritos por dx1t dt Ka1x1t Kb1It 25 dx2t dt Ka2x2t Kb2It 26 dx3t dt Ka3x3t Kb3It 27 O subsistema de glicose é descrito por sete equações nas quais dD1t dt AG 100 MmolG D1 tmaxG 28 dD2t dt D1 tmaxG D2 tmaxG 29 UGt D2 tmaxG 210 descreve a absorção de glicose contida nos alimentos ingeridos Continuamente a dinâmica da glicose no compartimento plasmático e no compartimento intracelular são contempla dos em dQ1t dt x1Q1t k12Q2t F C 01t FRt UGt EGP01 x3t 211 dQ2t dt x1Q1 k12 x2tQ2t 212 Por fim são expostos os processos de utilização e secreção de glicose que respec tivamente são representados por F C 01t F01 Gt 45 F01Gt 45 Gt 45 213 FRt 0003Gt 9VG Gt 9 0 Gt 9 214 Por fim a representação da concentração de glicose no sangue Gt Q1t VG 215 Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 23 Como o modelo de Hovorka et al 2004 consegue mapear todas as entradas de distúrbios da alimentação como também a dinâmica da glicêmia no paciente é possível plotar gráficos para identificar as influências da glicose Na Figura 9 mostra os picos de ingestão de carboidrato em todo intervalo monitorado percebese que há três grandes picos de ingestão nos instantes de tempo de 3 27 e 52 horas e comparando com as Figuras 10 11 12 notamse picos no mesmo intervalo de tempo Portanto quando ocorre uma alta ingestão de carboidratos é necessário que ocorra uma infusão de insulina no mesmo período para que os valores da glicose sanguínea mantenhase dentro das faixas de alta e baixa glicose no sangue A partir de 21 a 215 é possível mapear o comportamento de um paciente de forma a analisar quantitativamente os instantes em que há picos e quedas de insulina conforme mostrado na Figura 10 Também é possível inserir dados da alimentação do paciente Figura 9 além de gerar dados da absorção de glicose no corpo a fim de mapear picos de hiper e hipoglicemia Figuras 11 e 12 Figura 9 Consumo de carboidrato em relação ao tempo obtido a partir do modelo de Hovorka et al 2004 Fonte Da Autora 24 Função de Transferência A partir da dinâmica do processo é possível analisar o comportamento da concen tração de insulina para variações de entradas Plantas de diversos processos são represen Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 24 Figura 10 Gráfico referente a taxa de variação de insulina do paciente em relação ao tempo obtido a partir do modelo de Hovorka et al 2004 Fonte Da Autora Figura 11 Dados de concentração de glicose plasmática seguindo os dados dos modelos de Hovorka et al 2004 Fonte Da Autora Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 25 Figura 12 Gráfico referente a absorção de glicose do paciente baseado na taxa de carboi drato consumida nas refeições como também na taxa de variação de insulina Fonte Da Autora tadas por meio de funções de transferência que nada mais são que modelos matemáticos que relacionam a resposta de um sistema linear com o sinal de entrada Portanto se a função de transferência é de conhecimento podese estudar o comportamento do sistema para diversos sinais de entrada diferentes Pela definição temse então que a função de transferência é representada por Gs Y s Us 216 em que Gs é a função de transferência Y s é a transformada de Laplace da resposta do processo e Us é a transformada de Laplace do sinal de entrada do processo DORF BISHOP 2001 Para obter a função de transferência de um sistema é necessário Obter o ponto de operação Linearizar o sistema em torno do ponto de operação para casos não lineares Introduzir variáveis de desvio Aplicar a Transformada de Laplace e resolver para a saída do sistema Neste trabalho em particular para a obtenção das funções de transferência são utilizados modelos de primeira ordem descritos por Gs K τs 1 217 em que K e τ são respectivamente o ganho e a constante de tempo do sistema A constante de tempo pode ser vista como uma especificação da resposta transitória para um sistema de primeira ordem uma vez que está relacionada à velocidade que o sistema responde a uma entrada em degrau NISE 2011 Note que para descrever completamente 217 é preciso determinar os valores de K e τ O primeiro parâmetro K é descrito como a relação entre as mudanças finais na entrada e saída do processo e pode ser computado por K y y0 u u0 em que e 0 são utilizados para representar os valores finais e iniciais dos sinais yt e ut respectivamente Finalmente o valor de τ é obtido por medir o tempo necessário para que o sistema atinja 633 do valor final da saída do sistema 25 Controlador Proporcional Integrativo Derivativo Os controladores PID são amplamente utilizados na engenharia devido à simplicidade de implementação como também ao bom desempenho A estratégia de funcionamento desse controlador é realizada de forma que há o cálculo de desvio entre o valor da variável controlada com o valor definido como referência A avaliação da eficiência do controle é um tema bastante controverso pois muitas vezes as especificações de determinados controladores só podem ser atingidas parcialmente ou em detrimento de outras especificações Alguns dos objetivos a serem analisados em um controlador são 1 Baixo sobressinal 2 Baixo tempo de acomodação 3 Erro nulo em regime permanente 4 Eficiente rejeição a distúrbios Para a realização da sintonia de um controlador com parâmetros PID é necessário precaverse para evitar grandes perturbações e oscilações da variável a ser controlada A ação de controle é gerada pela soma de três termos ação proporcional ação integral e ação derivativa De modo que a lei que descreve o controlador PID é dada por ut Kp et Ki from 0 to t eτdτ KD detdt em que Kp Ki e KD são respectivamente os ganhos proporcional integral e derivativo do controlador Adicionalmente 219 também pode ser escrita na forma ut K et 1Ti from 0 to t eτdeτ TD detdt Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 27 sendo et o erro do sistema K o ganho do controlador Ti o tempo integrativo e Td o tempo derivativo Portanto pode se configurar os controladores a partir desses parâme tros As ações proporcional integral e derivativa ao serem combinadas podem gerar diversos controladores Embora todos os controladores PID possuam esses três termos as implementações do algoritmo PID podem diferir consideravelmente O efeito individual dos termos proporcional KP integrativo KI e derivativo KD na resposta de um sistema em malha fechada são resumidos na Tabela 3 Tabela 3 Descrição dos ganhos proporcional integral e derivativo no processo Ganho Sobressinal Tempo de Acomodação Erro Aumentando KP Aumenta Impacto mínimo Diminui Aumentando KI Aumenta Aumenta Elimina Aumentando KD Diminui Diminui Impacto mínimo Fonte Da Autora O fator proporcional é atrelado ao sinal de entrada resulta do produto entre o ganho e o erro Portanto quanto maior o ganho ou o erro maior será a saída do fator proporcional Um ganho proporcional elevado levará o controlador a exceder o setpoint podendo levar o sistema à oscilação A componente proporcional mostrase insuficiente quando o erro se torna muito pequeno e a saída do controlador se torna diminuta Assim quanto maior o ganho proporcional menor será o erro estacionário que não deixa de existir e mais próximo se está da instabilidade ASTROM 1995 O fator integral pode ser explicado como um acumulador de erro que tanto pode aumentar a componente integral quando o erro for positivo como diminuir quando for negativo Quando o controlador está desempenhando bem sua tarefa o valor da com ponente integral deve ser praticamente nulo ou seja a ação integral influenciará que a saída do sistema seja o valor definido como setpoint Quando utilizada em tempo con tínuo essa ação acrescentará um polo na origem o que ocasiona uma resposta lenta e instável Mesmo quando for pequeno comparado com a componente proporcional o valor da integral será acumulálo até que seja suficiente para mudar o desempenho do sistema Assim uma das tarefas da componente integral é eliminar o erro em regime estacioná rio A desvantagem da componente integral é que ela pode contribuir para o aumento do sobresinal quando o valor do ganho for muito elevado para conseguir aproximar o sistema da referência Quanto menor o tempo de integral mais agressivo é o efeito desta componente na supressão de erro ASTROM 1995 A componente derivativa tem por objetivo melhorar a estabilidade do sistema realizando comparações entre o erro atual com o erro da última verificação Quanto maior o ganho derivativo ou maior a variação do erro maior é a componente derivativa O efeito da ação derivativa é contrapor o possível sobresinal provocado pelas componentes Capítulo 2 Fundamentos Teóricos 28 proporcional e integral Dessa forma ao realizar o controle proporcional à derivada do erro é como aplicar uma ação baseada na evolução do erro ASTROM 1995 Em geral o controlador PID é muito útil para anular o erro de regime perma nente e melhorar a resposta transitória A seleção dos três coeficientes do controlador é basicamente o problema do projeto de um PID A busca corresponde em encontrar as diferentes possibilidades de escolhas dos termos do PID que satisfaçam as especificações das propriedades de controle e robustez desejadas A sintonia de uma malha de controle é utilizada para ajustar os parâmetros de um controlador a fim de alcançar os critérios de desempenho impostos para um projeto De acordo com Dorf e Bishop 2001 os critérios de desempenho são Tempo de acomodação Ta é o tempo necessário para o sistema estabelecerse dentro de uma dada porcentagem da amplitude de entrada Máxima ultrapassagem MUP É a diferença entre o valor máximo de pico da curva de resposta ao degrau e o valor da entrada de referência Tempo de pico Tp Tempo para a resposta atingir o primeiro pico de sobressinal Tempo de subida Tr Tempo requerido para que a resposta passe de 10 a 90 ou de 5 a 95 ou de 0 a 100 do valor final Os parâmetros de um controlador PID são definidos como ganhobanda propor cional KP ganhoreset integral KI ganhotaxa derivativa KD A sintonia dos pa râmetros pode ser feita a partir de metodologias distintas Dentre os métodos de sintonia mais citados na literatura estão ZieglerNichols CohenCoon Método IMC 251 Método de Sintonia ZieglerNichols Ziegler Nichols et al 1942 evidencia o efeito na resposta de um controlador para a variação de cada um dos seus parâmetros A partir dessas observações os autores sugerem dois métodos para sintonia de controladores que destinamse a obter uma resposta ao degrau em malha fechada rápida sem oscilações excessivas e com excelente rejeição de perturbações Primeiramente se baseia em conceitos de malha fechada que requerem a obtenção do ganho crítico Kc e do período crítico Tc do processo Já a segunda abordagem é baseada no conceito de malha aberta e depende das curvas de reações do processo Para a abordagem baseada em malha fechada são utilizados os seguintes passos 1 Zerar o ganho integral KI e o ganho derivativo KD 2 Aumentar o ganho proporcional KP até que o sistema em malha fechada atinja o limiar de estabilidade O valor de KP obtido no limiar de estabilidade é chamado de ganho crítico e o período das oscilações sustentadas até que o sistema atinja esse limiar é chamado de período crítico A técnica é bastante utilizada pois não necessita da função de transferência da planta ou do processo em questão É importante ressaltar que a entrada do sistema para execução desse método é um degrau unitário Para o método de sintonia de PID de ZieglerNichols de malha aberta utilizase a curva de reação obtida ao desligar o controlador e aplicar uma entrada em degrau unitário no sistema A resposta implica em um processo de primeira ordem com retardo no tempo Após isso os valores de KP KI e KD são calculados utilizando as relações da Tabela 4 Tabela 4 Sintonia de PID utilizando o método de ZieglerNichols para malha aberta Tipo do controlador KP KI KD Proporcional P 1 RTd Proporcional e Integral PI 09 RTd 09 RTd² Proporcional Integral e Derivativo PID 12 RTd 06 RTd² 06 R Fonte Da Autora 26 Controlador PID Digital A substituição de controladores analógicos para controladores digitais em malha de controle apresenta diversas vantagens como NISE 2011 Menor custo Projeto e alterações facilitadas Imunidade a ruído Para a utilização de um controle PID digital é preciso converter na forma discreta na qual a ação de controle será efetuada após o tempo de amostragem Ts Para a implementação é necessário aproximar os termos derivativos e integrativos O controlador PID discreto pode ser obtido de duas formas posicional e velocidade ASTROM 1995 O algoritmo posicional é definido como uk u0 K ek TsTi Σ from i0 to k ei Td ek ek1Ts o qual calcula todas as vezes o valor da saída tendo em vista que a saída do controlador é a posição do último elemento de controle Com o intuito de reduzir o esforço computacional necessário podese empregar uma versão mais eficiente conhecida como forma de velocidade do PID Para obtêla realizase inicialmente um atraso de uma amostra em 221 e obtémse uk1 u0 K ek1 TsTi Σ from i0 to k ei Td ek1 ek2Ts A seguir subtraindo 221 de 222 temse uk uk1 K ek ek1 TsTi ek TdTs ek 2ek1 ek2 Como discutido o algoritmo posicional 221 tem um elevado custo computacional portanto neste trabalho optase por utilizar o algoritmo PID de velocidade 223 Além disso destacase que a resposta do controlador depende do tempo de amostragem sendo assim quanto menor o período de amostragem mais a resposta discreta aproximase da resposta contínua O algoritmo de velocidade apresenta um menor custo computacional por não realizar o somatório dos erros esse mesmo fato ajuda a reduzir o efeito da saturação no modo integral PINTO 2014 31 3 Modelagem Matemática via Função de Transferência para o Comportamento Gli cêmico A fim de entender o comportamento do modelo de Hovorka simulouse no software MATLAB as equações disponíveis do modelo supondo valores distintos de entrada de insulina e o consumo de carboidrato pelo paciente 31 Funções de Transferência Com o intuito de identificar o comportamento do sistema supôsse 12 casos nos quais as taxas de insulina foram fixadas assim como a taxa de carboidrato ingerida pelo paciente Seguem na Tabela 5 os valores utilizados na simulação e os resultados encontrados Tais valores foram utilizados como taxa de carboidratos foram definidos a partir de exemplos que utilizam o modelo de Hovorka et al 2004 Como as equações do modelo Hovorka são no domínio contínuo elas foram discre tizadas para a simulação e um período de 0001 minutos foi utilizado O paciente simulado tem massa de 75 kg e apresenta os parâmetros conforme os dados disponíveis na litera tura nas Tabelas 69 As curvas simuladas correspondem ao comportamento do sistema em todo corpo tendo em vista os processos de transporte utilização e produção da glicose Para obter os valores de τ disponíveis na Tabela 5 foi realizado o cálculo de 63 do máximo valor médio da sinal de saída do sistema como um todo isto é corresponde ao somatório de todo o processo fisiológico da dinâmica da glicose O valor de τ graficamente é encontrado a partir da interseção entre a resposta do sistema e a reta que demarca o valor encontrado no eixo das abscissas isto é na linha do tempo Para encontrar o valor do ganho do sistema foi utilizado a subtração entre o valor máximo total menos o primeiro valor obtido pelo sistema e dividido pelo valor da entrada sendo a entrada desse sistema a primeira injeção de insulina isto é empregouse 219 Destacase ainda que todas as funções de transferências foram obtidas em malha aberta Ao realizar a análise dos resultados encontrados na Tabela 5 percebese que é possível separálos em 4 conjuntos 1 Conjunto o paciente ingeriu 1242 gramas de carboidrato e foram injetados 90 300 e 1700 mgdl de insulina Representados pelos casos 1 2 e 3 respectivamente 2 Conjunto o paciente ingeriu 385 gramas de carboidrato e foram injetados 90 300 e 1700 mgdl de insulina Representados pelos casos 4 5 e 6 respectivamente Capítulo 3 Modelagem Matemática via Função de Transferência para o Comportamento Glicêmico 32 Tabela 5 Dados de cada caso simulado e os parâmetros encontrados para a construção da função de transferência 217 Caso Taxa de Carboidrato Concentração de Insulina τ K 1 1242 90 1127 91460 2 1242 300 1386 104964 3 1242 1700 1443 109779 4 385 90 1325 91459 5 385 300 1431 104964 6 385 1700 1448 109779 7 345 90 1335 91459 8 345 300 1443 104964 9 345 1700 1448 109779 10 183 90 1373 91459 11 183 300 1441 104964 12 183 1700 1449 109779 Fonte Da Autora Tabela 6 Parâmetros para o subsistema de glicose do modelo de Hovorka Parte A Indivíduo AG tmaxG K12 F01 peso nº sem unidade min min1 mmolkg min 1 08 40 00343 00121 2 08 40 00871 00075 3 08 40 00863 00103 4 08 40 00968 00119 5 08 40 00390 00071 6 08 40 00458 00092 Média 08 40 00660 00097 Fonte Adaptado de Ferraz 2012 Tabela 7 Parâmetros para o subsistema de glicose do modelo de Hovorka Parte B Indivíduo EGP0 peso VG peso Peso nº mmolkg min 1kg kg 1 00148 018 750 2 00103 013 850 3 00156 022 750 4 00213 014 850 5 00200 014 900 6 00105 013 800 Média 00161 016 817 Fonte Adaptado de Ferraz 2012 Capítulo 3 Modelagem Matemática via Função de Transferência para o Comportamento Glicêmico 33 3 Conjunto o paciente ingeriu 345 gramas de carboidrato e foram injetados 90 300 e 1700 mgdl de insulina Representados pelos casos 7 8 e 9 respectivamente 4 Conjunto o paciente ingeriu 183 gramas de carboidrato e foram injetados 90 300 e 1700 mgdl de insulina Representados pelos casos 10 11 e 12 respectivamente A partir da Figura 13 é possível observar que em todos os casos apresentados as funções de transferência se estabilizam no mesmo intervalo de tempo 5 segundos As funções de transferências também apresentam comportamentos parecidos com a resposta do sistema mesmo o modelo trabalhado sendo não linear Portanto podese concluir que as funções de transferências podem ser utilizadas como ponto de partida para o projeto dos contro ladores a serem utilizados Pelos valores de tempo dispostos nas Tabelas 5 e 10 é possível perceber também como os comportamentos apresentavam poucas variações no valor de τ independentemente da quantidade de carboidrato consumida e da concentração de insulina Conforme os resultados expostos nos casos representados pela Figura 13 é possível concluir que as funções de transferências condizem com as curvas de comportamento Tabela 8 Parâmetros para o subsistema de insulina do modelo de Hovorka Parte A Indivíduo tmaxI Ke Ka1 Ka2 Ka3 nº min min1 min1 min1 min1 1 55 0138 00031 00752 00472 2 55 0138 00157 00231 00143 3 55 0138 00029 00495 00691 4 55 0138 00088 00302 00118 5 55 0138 00007 01631 00114 6 55 0138 00017 00689 00285 Média 55 0138 00060 00600 00300 Fonte Adaptado de Ferraz 2012 Tabela 9 Parâmetros para o subsistema de insulina do modelo de Hovorka Parte B Indivíduo Kb1 Kb2 Kb3 VI peso nº min2mUI min2mUI min2mUI 1kg 1 9114106 6768106 00019106 012 2 2936105 1409105 54197104 012 3 2354105 9949105 00040 012 4 7576105 1419105 84960104 012 5 5068106 2495104 00011 012 6 3247106 1515105 23085104 012 Média 3072105 4920105 00016 012 Fonte Adaptado de Ferraz 2012 Capítulo 3 Modelagem Matemática via Função de Transferência para o Comportamento Glicêmico 34 Figura 13 Comparativo entre as curvas de comportamento da glicose no paciente com a curva obtida pelas funções de transferência nos Casos 1 4 7 e 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 02 04 06 08 1 Resposta do Sistema Caso 1 Step Response Time seconds Amplitude a Caso 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 02 04 06 08 1 Resposta do Sistema Caso 4 Step Response Time seconds Amplitude b Caso 4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 02 04 06 08 1 Resposta do Sistema Caso 7 Step Response Time seconds Amplitude c Caso 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 02 04 06 08 1 Resposta do Sistema Caso 10 Step Response Time seconds Amplitude d Caso 10 Fonte Da Autora do sistema uma vez que o crescimento e a estabilização do sistema em todos os casos apresentados são similares Ademais ao comparar a velocidade de resposta do sistema concluise que o Caso 1 é o mais rápido Da Tabela 10 é possível observar o comportamento das funções de transferência em virtude do tempo de subida e assentamento em cada um dos casos estudados Como o melhor dos resultados é o que apresenta menor valor para os tempos de subida e descida 2476 e 4409 respectivamente concluise que o Caso 1 apresenta a melhor resposta Capítulo 3 Modelagem Matemática via Função de Transferência para o Comportamento Glicêmico 35 Tabela 10 Dados de cada caso simulado e os parâmetros encontrados para a construção da função de transferência 217 Caso Tempo de Subida Tempo de Assentamento 1 2476 4409 2 3045 5422 3 3170 5645 4 2911 5183 5 3144 5598 6 3181 5664 7 2933 5222 8 3170 5645 9 3181 5664 10 3016 5371 11 3165 5637 12 3135 5668 Fonte Da Autora 36 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea No presente capítulo são abordados os temas relacionados ao controle da glicose na corrente sanguínea Inicialmente é abordada uma breve introdução da aplicação de controle em malha fechada apresentadas na literatura para tratar o problema de controle de glicose O modelo matemático utilizado é o de Hovorka et al 2004 que engloba o subsistema de insulina e o de subsistema de glicose e a partir dele é possível inserir os dados de alimentação De forma geral as estratégias disponíveis na literatura mostram a utilização de um processo simplificado que depende de informações que em muitos casos não estão disponíveis a respeito da alimentação do paciente Neste contexto propõemse estratégias de controle proporcionalintegrativoderivativo com alimentações variadas ao longo do dia e assim supõemse diferentes informações sobre a a concentração de glicose 41 Controle As funções de transferência obtidas no Capítulo 3 são utilizadas para realizar o projeto do controlador Realizouse inicialmente uma sintonia preliminar dos ganhos do PID com o uso de uma aproximação linear do sistema utilizando o método de Ziegler Nichols no Sisotool do MATLAB O método de ZieglerNichols resumese de forma a determinar o ganho e o período críticos Os valores do ganho são determinados de forma que inicialmente transforma o controlador PID em um controlador proporcional e a partir desse momento aumenta o ganho proporcional até que a variável controlada entre em uma oscilação sustentada A partir do ganho crítico o período crítico é obtido e por fim ajustamse os ganhos do controlador DORF BISHOP 2001 Como os resultados encontrados são para um sistema linear ao aplicar os ganhos do controlador encontrado ele não oferecia boas respostas às perturbações Portanto realizaramse ajustes nos ganhos nas vizinhanças de forma a compensar a não linearidade do modelo Além disso destacase que devido à necessidade de saturação da lei de controle os ganhos precisaram ser ajustados para garantir um desempenho adequado O objetivo da malha de controle é garantir a regulação glicêmica de pacientes diabéticos Tipo 1 A malha é obtida matematicamente a partir da estabilização do erro de saída do sistema O erro do sistema é definido pela subtração da referência e a resposta do corpo em relação a administração de insulina Para comprovar a eficácia dos controladores foi simulado no software MATLAB a dinâmica da glicose em um paciente virtual durante um período de cem horas Durante o intervalo foram realizadas 14 refeições em diferentes horários Para o Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 37 modelo o sinal da alimentação pode ser visto como distúrbio A ingestão de carboidrato por refeição varia entre os valores de 183 345 385 e 1242 gramas de CHOminuto tais informações podem ser visualizadas na Figura 14 Conforme descrito no Capítulo 2 quando ocorre um consumo de carboidrato o paciente necessita de insulina para que não ocorra um pico de hiperglicemia portanto as refeições realizadas pelo paciente são como distúrbios no sistema Para a aplicação de insulina saturou os valores a fim de evitar que ocorra a injeção de doses mais altas que os valores delimitados pela comunidade médica Além disso devido à estrutura do controlador a ação de controle poderia sugerir a retirada de insulina valores negativos que é biologicamente inviável Portanto há valores mínimos 0 mUmin e máximos 700 mUmin para a insulina administrada Figura 14 Alimentação do paciente relacionando taxa de carboidrato consumido com o período de monitoração Fonte Da Autora O funcionamento do controlador segue um modelo de referência de taxa glicêmica O valor da referência desejado será 90 mgdL devido ser o considerado ideal pela literatura A simulação tem como modo inicial no paciente a taxa glicêmica de 90 mgdL a partir de então o controlador proposto irá operar a fim de manter a concentração de glicose sanguínea no valor de referência Para todos os testes dos controladores foram utilizados os parâmetros de um paci ente de 70 kg conforme descrito no Capítulo 3 Ao finalizar o teste em cada controlador é possível observar na Figura 18 o sinal da variável controlada na Figura 19 a insulina Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 38 administrada e na Tabela 12 o erro quadrático médio Para a implementação dos controladores utilizouse o método PID digital de velo cidade para propor controladores PI PD e PID Durante a implementação uma vez que foi necessário percorrer a vizinhança dos valores obtidos pelo Sisotool notouse que os ganhos necessitam ficar em uma faixa específica para que o sistema não leve o erro para infinito Quando os ganhos ultrapassavam a delimitação dos valores mínimos e máximos dispostos na Tabela 11 ao não atingir o valor de referência uma única vez o paciente tinha um crescimento de glicemia desenfreado Notase que o valor máximo da parte derivativa é quase nulo uma vez que o aumento do valor de KD implicava em resultados piores Tabela 11 Definição de faixa de possíveis valores para os ganhos proporcional integra tivo e derivativo Ganho Mínimo Máximo KP 00001 09 KI 00001 155 KD 0 000001 Fonte Da Autora A Tabela 12 mostra os valores dos ganhos dos sete principais controladores sinto nizados a partir da comparação entre os valores dos erros quadráticos mínimos percebese que o controlador que apresenta o pior desempenho é o número 1 O sinal que representa o comportamento da glicose sanguínea do paciente com esse controlador é mostrado na Fi gura 15 notase que a taxa glicêmica tem picos de 600 mgdl um valor muito distante do desejado outro ponto a ser observado é o tempo elevado para atingir o valor de referência e quando atinge não mantém o valor na faixa desejada Tabela 12 Valores dos ganhos na sintonia de cada controlador implementado Controlador KP KI KD EQM 1 00001 00001 000010 2190104 2 02230 19400 000000 0048 3 04400 19400 000001 0320 4 09000 30000 000001 0120 5 09000 100000 000001 0015 6 09000 1000000 000001 1460104 7 09000 1550000 000001 6109105 Fonte Da Autora Notase que ao comparar as Figuras 14 e 16 obtidas a partir da simulação do con trolador 5 é possível identificar que as variações glicêmicas ocorrem no mesmo intervalo de tempo que a alimentação do paciente Por exemplo quando faz 27 horas de monito ramento o paciente ingere a maior taxa de carboidrato possível que é 1242 gramas de Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 39 Figura 15 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Controla dor 1 em vermelho e em azul a representação da referência que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle Fonte Da Autora Figura 16 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Controla dor 5 em vermelho e em azul a representação da referência 90 mgdL que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle Fonte Da Autora Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 40 CHOminuto e nesse mesmo instante de tempo é visualizada a maior taxa glicêmica É importante salientar que a cada aumento da glicose ocorre um aumento na administração da insulina é possível observar analisando às 27 horas da Figura 17 Figura 17 Sinal de infusão de insulina paciente quando utilizado o Controlador 5 Fonte Da Autora Um ponto de suma importância para analisar a eficiência do controlador é realizar a média glicêmica e a análise das amplitudes máximas e mínimas do sinal a Tabela 13 mostra essas informações O controlador 1 apresenta amplitudes que ultrapassam os valores saudáveis determinados pela medicina portanto está sintonização não é aplicável uma vez que levaria o paciente a óbito O sinal obtido pelo segundo controlador também apresenta falhas por mais que a média do sinal esteja no valor adequado o problema existe devido aos picos do sinal mesmo a resposta do sinal se estabilizando rapidamente o paciente apresentaria diversas complicações pelos períodos em que ocorreu a variação Observando os valores expostos nas Tabelas 12 e 13 notase que o controlador 7 é o que apresenta melhores resultados uma vez que a variação glicêmica no paciente é quase nula Nas Figuras 18 e 19 é possível analisar respectivamente o sinal do comportamento glicêmico e o sinal da administração de insulina Na Figura 18 percebese que a variação do sinal é mínima 035 mgdL ou seja ao longo do dia mesmo após alimentações com teores de carboidratos elevados o paciente não sofre alteração glicêmica essas informações também é concluir através do desvio padrão de 00078 exposto na Tabela 13 Na Figura 19 mostrase como ocorre aplicações de doses elevadas de insulina no período de alta ingestão de carboidratos Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 41 Figura 18 Concentração de glicose sanguínea no paciente quando utilizado o Controla dor 7 em vermelho e em azul a representação da referência 90 mgdL que o sinal precisa atingir para desempenhar o controle Fonte Da Autora 411 Considerações Finais Ao realizar a análise de 12 casos em que apresentavam tanto taxas de insulina como taxa de ingestão de carboidratos específicas foi possível encontrar funções de trans ferências que modelam o comportamento em cada caso citado empregando o modelo de Hovorka A partir da Figura 13 notase que o melhor resultado dentre os 12 casos demons trados é o Caso 1 uma vez que a constante de tempo do sistema é a menor comparada aos outros Em virtude das simulações dos controladores concluise que os Controladores 1 e 2 não são aplicáveis para o problema uma vez que a amplitude do sinal controlado ultra Tabela 13 Informações a respeito do sinal de glicêmica do paciente para cada controlador sintonizado Controlador Média Máxima Amplitude Mínima Amplitude Desvio Padrão 1 934 6490 2010 148025 2 900 1564 107 0591 3 900 1050 750 0563 4 900 997 804 0354 5 900 940 860 0116 6 900 905 895 0012 7 900 903 896 0007 Fonte Da Autora Capítulo 4 Controle Dinâmico da Glicose Sanguínea 42 Figura 19 Sinal de infusão de insulina paciente quando utilizado o Controlador 7 Fonte Da Autora passa os limites máximos e mínimos definidos pela comunidade médica como saudáveis Um exemplo é que no Caso 1 ocorre uma queda na amplitude que atinge 201 mgdL que na prática é um valor impossível de atingir o que mostra dificuldade do contro lador em restabelecer a glicemia rapidamente Portanto por mais que a média geral da resposta do sistema esteja próxima do valor de referência os dois primeiros controladores demostrados na Tabela 12 faria o paciente ir a óbito Outro ponto a ser observado é que o ganho derivativo não contribui para o sistema Portanto um controlador PI satisfaz o problema de regulação Os demais controladores demonstrados na Tabela 12 apresentam resultados satis fatórios uma vez que a média geral é o valor de referência Entretanto dentre os resultados apresentados o que tem o melhor desempenho é o Controlador 7 cujo erro quadrático mé dio é praticamente nulo além da variação de glicemia que mesmo quando consumida a maior taxa de carboidrato é de apenas 035 mgdL Portanto o paciente não percebe quando há alteração da concentração de glicose no sangue As refeições ocorreram em diferentes períodos de tempo e a distância entre elas é importante para analisar a robustez do controlador proposto Constatase que ele não apresenta mudanças significativas nos dados de glicemia Ao realizar a comparação das Figuras 14 e 19 notase que quando há refeições em horários próximos há um maior esforço do controlador para manter a taxa dentro do valor de referência como esperado 43 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 51 Considerações Finais O presente trabalho abordou a possibilidade de regular a glicose a partir de in fusão de insulina em pacientes portadores de Diabetes Mellitus Tipo 1 por meio do uso de técnicas de controle Para entender todo a dinâmica fisiológica da glicemia utilizouse o modelo matemático de Hovorka por ser o que melhor descreve a picos de hiper e hi poglicemia conforme relatado na literatura Os resultados obtidos por meio do modelo proposto foram fundamentais para a obtenção das 12 funções de transferência utilizadas sendo que a função de transferência obtida a partir do primeiro caso é a que apresentou melhor resposta comparando os tempos de subida e assentamento Os valores dos tempos encontrados nesse caso foram de 2476 segundos e 4409 segundos respectivamente Com as funções de transferência obtidas realizouse o projeto do controlador para atender os objetivos glicêmicos do paciente O projeto foi realizado por meio do método de sintonia de ZieglerNichols Por tratar de um sistema não linear os valores dos ganhos foram ajustados de forma a obter uma regulação glicêmica compatível com os valores reais Portanto foi realizada a saturação dos valores de administração de insulina a fim de não haver uma administração maior que os valores definidos pela comunidade médica Ao realizar a análise dos sete controladores projetados e tendo em vista que a recomendação de taxa glicêmica considerada pela Organização Mundial da Saúde é de 90 mgdL o Controlador 7 se mantém na faixa recomendável variando no máximo 035 mgdL quando o paciente consome a taxa mais alta de carboidrato considerada na simu lação Destacase ainda que o termo derivativo prejudica o desempenho do controlador portanto um controlador PI é capaz de realizar o controle do sistema glicêmico Com os resultados apresentados é possível afirmar que a implementação de um controle de regulação de glicêmia com controlador PI funciona como um pâncreas artifi cial Uma vez que o Controlador 7 caso seja inserido junto com a bomba de infusão faria com que a taxa glicêmica não apresentasse variações significativas como pode ser cons tatado pelo desvio padrão associado ao controlador de 00078 Concluise portanto que a estratégia evitaria que o paciente desenvolvesse complicações provenientes da diabetes 52 Trabalhos Futuros Considerando o presente trabalho para a modelagem do controlador não conside rou sinais de prática de atividades físicas que poderiam influenciar no valor de insulina administrada ao paciente portanto poderia ser investigado como os controladores pro Capítulo 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 44 postos reagiriam com esse distúrbio agindo no sistema Como segunda sugestão de trabalho futuro controladores poderiam ser imple mentados para os outros dois modelos matemáticos que descrevem o comportamento da glicemia e analisar a saída dos diferentes sistemas comparando os resultados Finalmente sugerese a aplicação prática a fim de comparar os resultados do sistema real com o mo delado 45 Referências ABURMILEH A GARCIAGABIN W ZAMBRANO D Internal model sliding mode control approach for glucose regulation in type 1 diabetes Biomedical Signal Processing and Control Elsevier v 5 n 2 p 94102 2010 13 ASTROM K J PID controllers Theory Design and Tuning Instrument Society of America 1995 27 28 29 BERGMAN R N et al Physiologic evaluation of factors controlling glucose tolerance in man measurement of insulin sensitivity and betacell glucose sensitivity from the response to intravenous glucose The Journal of clinical investigation Am Soc Clin Investig v 68 n 6 p 14561467 1981 13 18 COBELLI C et al Diabetes models signals and control IEEE reviews in biomedical engineering IEEE v 2 p 5496 2009 12 DANSA M M RODRIGUES V H P OLIVEIRA T R Regulação de glicemia através de um controlador bihormonal por modos deslizantes terminal nãosingular 2018 12 DANSA M M RODRIGUES V H P OLIVEIRA T R Controlador bihormonal por modos deslizantes aplicado à regulação de glicemia em pacientes diabÉticos tipo In Congresso Brasileiro de AutomáticaCBA Sl sn 2019 v 1 n 1 12 13 DORF R C BISHOP R H Sistemas de Controle modernos Sl Livros Tecnicos e Cientificos 2001 25 28 36 FERRAZ H A Controle chaveado por zonas para um modelo matemático do sistema glicoseinsulina Tese Doutorado Universidade Federal do Rio de Janeiro 2012 15 16 17 18 19 20 21 32 33 GROSS J L et al Diabetes melito diagnóstico classificação e avaliação do controle glicêmico Arquivos Brasileiros de Endocrinologia Metabologia SciELO Brasil v 46 p 1626 2002 16 GUYTON A C HALL J E Medical physiology Gökhan N Çavuşoğlu H Çeviren v 3 2006 15 HOVORKA R et al Nonlinear model predictive control of glucose concentration in subjects with type 1 diabetes Physiological measurement IOP Publishing v 25 n 4 p 905 2004 8 13 23 24 31 36 KAVEH P SHTESSEL Y B Blood glucose regulation using higherorder sliding mode control International Journal of Robust and Nonlinear Control IFACAffiliated Journal Wiley Online Library v 18 n 45 p 557569 2008 13 LIBERATORE JR R D R DAMIANI D Bomba de infusão de insulina em diabetes melito tipo 1 Jornal de Pediatria SciELO Brasil v 82 p 249254 2006 11 Referências 46 LIPTON R et al Gbd 2015 disease and injury incidence and prevalence collaborators global regional and national incidence prevalence and years lived with disability for 310 diseases and injuries 19902015 a systematic analysis for the global burden of disease study 2015 lancet 2017 jan 5 388 10053 1545602 doi pmid 27733282pubmed 27733282cross ref 2016 11 NEGREIROS R V de et al Internação por diabetes mellitus no Brasil entre 2016 e 2020 Hospitalization for diabetes mellitus in Brazil between 2016 and 2020 Brazilian Journal of Development v 7 n 8 p 7721877232 2021 10 NISE N S Control systems engineering 6 th edition New York 2011 26 29 OLIVEIRA J E P JUNIOR R M M VENCIO S Diretrizes da sociedade brasileira de diabetes 20172018 São Paulo Editora Clannad v 91 2017 10 11 ORGANIZATION W H et al Global health risks mortality and burden of disease attri butable to selected major risks Sl World Health Organization 2009 10 PINTO J E M G Aplicação prática do método de sintonia de controladores PID uti lizando o método do relé com histerese Dissertação Mestrado Universidade Federal do Rio Grande do Norte 2014 30 QUIROZ G The evolution of control algorithms in artificial pancreas A historical pers pective Annual Reviews in Control Elsevier v 48 p 222232 2019 11 SORENSEN J T A physiologic model of glucose metabolism in man and its use to design and assess improved insulin therapies for diabetes Tese Doutorado Massachusetts Institute of Technology 1985 13 19 ZIEGLER J G NICHOLS N B et al Optimum settings for automatic controllers trans ASME v 64 n 11 1942 28 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE PROGRAMA DE PÓSGRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA ANÁLISE E IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 MATHEUS CANUTO OLIVEIRA São Cristóvão SE Brasil Fevereiro2018 ANÁLISE E IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 MATHEUS CANUTO OLIVEIRA Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica PROEE da Universidade Federal de Sergipe como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Mestre em Engenharia Elétrica Orientador Prof Dr Edward David Moreno São Cristóvão SE Brasil Fevereiro2018 MATHEUS CANUTO OLIVEIRA ANÁLISE E IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 Dissertação submetida ao corpo docente do Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica PROEE da Universidade Federal de Sergipe como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica Aprovado em Banca Examinadora Prof Dr Carlos Alberto Villacorta Cardoso PROEE Universidade Federal de Sergipe Prof Dr Oscar Alberto Zanabria Sotomayor PROEE Universidade Federal de Sergipe Prof Dra Adicinéia Aparecida de Oliveira PROCC Universidade Federal de Sergipe Aos meus pais Fábio e Cristina aos meus amigos e professores e à minha namorada Daniela V Agradecimentos Agradeço primeiramente a Deus pela força saúde motivação e por ter iluminado minha mente para que fosse possível escrever uma dissertação a qual tem o objetivo de ajudar o próximo Aos meus pais Fábio e Cristina pelo apoio em todos os momentos da minha vida e suporte para que eu pudesse chegar até aqui Ao meu irmão André A minha namorada Daniela por todo carinho incentivo amor e por ter sempre acreditado em mim e me dado forças para seguir em frente A toda minha família aos primos e primas aos tios e tias e aos meus avôs Ao professor Dr Edward por todas as contribuições necessárias e suporte na orientação do desenvolvimento desta dissertação Ao professor Dr Oscar por todos ensinamentos desde a minha graduação e por ajudar a guiar este trabalho da melhor forma possível A todos os meus amigos e colegas da faculdade em especial a Guilherme Moura e Diego Deda pelas contribuições e suporte E a todos que de maneira direta ou indireta contribuíram para a realização deste trabalho VI Resumo da Dissertação apresentada ao PROEEUFS como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre Me ANÁLISE E IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 Matheus Canuto Oliveira Fevereiro2018 Orientador Prof Dr Edward David Moreno Programa Engenharia Elétrica A necessidade de ter mecanismos e tecnologias para o controle dos níveis de glicose no sangue é essencial para pessoas que possuem diabetes de qualquer tipo visto que esta é uma doença que ainda não possui cura e é um dos principais fatores de riscos para doenças cardiovasculares como infarto AVC complicações renais e etc O número de pessoas diabéticas no mundo e no Brasil é alarmante além disso temse que os brasileiros ocupam o quarto lugar no ranking mundial de acordo com o último levantamento no ano de 2015 feito pela International Diabetes Federation IDF Vários estudos têm sido realizados no intuito de obter o melhor controle da glicemia de pessoas com diabetes uma das formas de controle que está sendo pesquisada atualmente é o desenvolvimento de um pâncreas artificial Através da união de três sistemas sendo estes o de monitoramento da glicemia o de algoritmo de controle e o de atuador através de bomba de infusão de insulina é possível que sejam obtidos resultados eficientes no controle da glicemia como já têm mostrado alguns estudos Este trabalho consiste em desenvolver um protótipo de um sistema de controle embarcado Hardware in Loop HIL baseado no microcontrolador nano Arduino de baixo custo e de baixo consumo de energia que possa controlar o nível de glicose no sangue de um modelo de um paciente com diabetes tipo 1 considerando algumas perturbações e ruídos utilizando o filtro de Kalman como estimador Os resultados obtidos com a implementação do controlador são analisados buscando a obtenção de um melhor desempenho Palavraschave Diabetes Controle Preditivo PIdigital Sistema Embarcado Pâncreas Artificial VII Abstract of Dissertation presented to PROEEUFS as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Master ANALYZE AND IMPLEMENTATION OF A CONTROL SYSTEM FOR REGULATION OF GLUCOSE RATES IN PATIENT MODEL WITH TYPE 1 DIABETES Matheus Canuto Oliveira Fevereiro2018 Advisor Prof Dr Edward David Moreno Program Electrical Engineering The need to have mechanisms and Technologies for the control of blood glucose levels is essential for people who have diabetes of any type This disease still has no cure and is one of the main risk factors for cardiovascular diseases such as heart attack stroke renal complications etc The number of diabetic people in the world and in Brazil is alarming in addition Brazilians occupy the fourth place in the world ranking according to the last survey of the year 2015 made by the International Diabetes Federation IDF Several studies has been conducted in order to obtain the best glycemic control of people with diabetes one of the current forms of control under investigation is the development of an artificial pancreas Through the union of three systems glucose monitoring system control algorithm and actuator system through an insulin infusion pump it is possible to obtain efficient results in glycemic control as they already have studies This work consists of developing a prototype of a lowcost and lowpower embedded control system Hardware in Loop HIL based on Arduino nano microcontroller which can control the blood glucose level of a model of a type 1 diabetes patient considering some perturbations and noises using the Kalman filter as estimator The results obtained with the implementation of the controller are analyzed in order to obtain a better performance Keywords Diabetes Model Predictive Control PIdigital Embedded System Artificial Pancreas VIII Lista de Tabelas Tabela 41 Valores dos parâmetros das equações 31 a 33 66 Tabela 42 Análise da variação da saída de acordo com a variação da entrada em malha aberta 62 Tabela 43 Parâmetros do controlador QDMC 75 Tabela 44 Quantidade de insulina utilizada 82 Tabela 51 Análise de Desempenho 87 Tabela 61 Análise de Desempenho 97 IX Lista de Quadros Quadro 21 Características técnicas e econômicas dos microcontroladores 44 Quadro 31 Tipos e características dos dispositivos de monitoramento 47 Quadro 32 Parâmetros e variáveis do modelo de Bergman 55 Quadro 33 Visão geral de alguns aspectos da revisão bibliográfica 60 X Lista de Figuras Figura 11 Esquemático da regulação da glicose através do pâncreas artificial 19 Figura 12 Sistema de Controle da taxa de glicose no sangue 19 Figura 21 Ação de controle ProporcionalIntegral 28 Figura 22 Esquema do método MPC incluindo o algoritmo de otimização 32 Figura 23 Representação de implementação dos algoritmos MPC 32 Figura 24 Arquitetura básica de um sistema embarcado 39 Figura 25 Estrutura interna do microprocessador 41 Figura 26 MSP430 à esquerda e à direita sua arquitetura 42 Figura 27 À esquerda o dsPIC30F4011 e à direita sua arquitetura 43 Figura 28 À esquerda Arduino UNO e à direita sua arquitetura de Hardware 43 Figura 29 Arduino Nano 44 Figura 31 Desempenho médio dos controladores de 10 pacientes virtuais 51 Figura 32 Placa phyCOREMPC555 57 Figura 33 Placa de circuito impresso do pâncreas artificial 58 Figura 34 Resultados da simulação de um paciente virtual 58 Figura 41 Resposta ao degrau em malha aberta 67 Figura 42 Resposta do sistema modelado 70 Figura 43 Resposta do controlador PI digital sem ajuste fino 73 Figura 44 Resposta do controlador PI digital com ajuste fino 74 Figura 45 Resposta do controlador MPC com variações no set point 76 Figura 46 Análise da resposta do sistema com os dois controladores 77 Figura 47 Comparação das ações de controle 78 Figura 48 Resposta do sistema ao distúrbio de alimentação 79 Figura 49 Resposta comparativa com relação ao distúrbio aplicado 80 Figura 410 Simulação de um dia normal com 3 distúrbios diferentes refeições 81 Figura 411 Reconciliação de dados utilizando o Filtro de Kalman com o controlador PIdigital 83 Figura 412 Reconciliação de dados utilizando o Filtro de Kalman com o controlador MPC 83 XI Figura 51 Realimentação dos dados reconciliados no controlador 85 Figura 52 Realimentação com os dados reconciliados do KF nos controladores PI digital com set point constante 86 Figura 53 Realimentação com os dados reconciliados do KF nos controladores MPC com set point constante 86 Figura 61 Nano Arduino 30 90 Figura 62 Visão geral do sistema HIL 91 Figura 63 Resposta do sistema HIL ao distúrbio 94 Figura 64 Comparação das respostas simulada e embarcada 94 Figura 65 Resposta ao ruído com estimação de dados 95 Figura 66 Realimentação dos dados reconciliados 96 XII Lista de Abreviaturas AD AnalógicoDigital ANN Artificial Neural Network ASIC Application Specific Integrated Circuit AVC Acidente Vascular Cerebral CGMS Continuous Glucose Monitoring System DMC Dynamic Matrix Control EMPC Extended Model Predictive Controller EPROM Erasable Programmable Read Only Memory FDA Food and Drug Administration FPGA Field Programmable Gate Arrays HIL Hardware In Loop IDF International Diabetes Federation KF Kalman Filter LCD Liquid Crystal Display MHE Moving Horizon Control MPC Model Predictive Control OMS Organização Mundial da Saúde PI Proporcional Integral PID Proporcional Integral Derivativo QDMC Quadratic Dynamic Matrix Control RAM Random Access Memory RMSE Root Mean Square Error ROM Read Only Memory SNR Signal Noise Relation ULA Unidade Lógica Aritimética Lista de Símbolos Gb Glicose basal Gmeal Glicose liberada pelo fígado Ib Insulina basal KDMC Ganho do controlador DMC Kp Ganho proporcional p1 Taxa de remoção da glicose do plasma para o fígado p2 Taxa de desaparecimento de insulina no compartimento remoto p3 Taxa de aparecimento de insulina no compartimento remoto umax Limite máximo da entrada umin Limite mínimo da entrada ysp Set point τi Ganho integral Δumáx Limite máximo de incremento da entrada Δu Incremento da ação de controle hc Horizonte de Controle hp Horizonte de Predição A Matriz dinâmica Dt Perturbação ingestão de alimentos Gt Concentração de glicose I Matriz identidade It Concentração de insulina J Função objetivo K Ganho da função de transferência N Horizonte do modelo Q Matriz de ponderação de predição da saída variável controlada R Matriz de supressão de incremento na entrada variável manipulada T Período de amostragem V Distribuição do volume de insulina Xt Proporção da insulina em um compartimento remoto ek Erro discreto et Erro contínuo m Horizonte de controle na simulação n Taxa de desaparecimento de insulina endógena p Horizonte de predição na simulação uk Ação de controle discreta ut Ação de controle contínua θ Tempo morto do processo τ Constante de tempo da função de transferência Sumário Lista de Tabelas VIII Lista de Quadros IX Lista de Figuras X Lista de Abreviaturas XII Lista de Símbolos XIII Capítulo 1 18 Introdução 18 11Apresentação geral 18 12 Motivação 20 13Objetivo Geral 22 131Objetivos Específicos 22 14Metodologia 22 15Estrutura do Trabalho 23 Capítulo 2 24 Fundamentação Teórica 24 21 Diabetes 24 211 Diabetes Tipo 1 24 212 Diabetes Tipo 2 25 213 Diabetes Gestacional 26 214 Complicações da Diabetes 27 22 Técnica de Controle Proporcional e Integral Digital PI digital 28 23 Técnica de Controle Preditivo MPC 30 24 Reconciliação de Dados 36 241 Filtro de Kalman 37 25 Sistemas Embarcados 38 Capítulo 3 46 Trabalhos Relacionados 46 31 Estimativas do número de pessoas com diabetes no mundo e no Brasil 46 32 Desafios para as próximas gerações de Sistemas de Monitoramento Contínuo da Glicose CGMS 47 33 Técnicas de controle utilizadas para regulação da taxa de glicose 49 16 34 Modelo da dinâmica da resposta da concentração de glicose em resposta a injeção de insulina em pessoas com diabetes 52 341 Modelos de Aquisição de dados 52 342 Modelos de Aquisição a Partir de um Conhecimento Base 54 35 Microcontroladores utilizados para o controle da taxa de glicose 56 36 Comparação de Trabalhos Relacionados 59 37 Considerações Finais do Capítulo 64 Capítulo 4 65 Controladores PI digital e MPC no Modelo da Dinâmica da Glicose 65 41 O Modelo da Dinâmica do Metabolismo da Glicose em Pacientes com Diabetes Tipo 1 65 42 Controladores 71 421 Proporcional e Integral Digital 71 421 Controle Preditivo MPC 75 43 Comparação de Resultados 76 431 Sem Distúrbio e Ruídos 77 432 Com Distúrbio de Glicose alimentação 78 433 Com ruído na medição de Glicose 82 44 Considerações Finais do Capítulo 84 Capítulo 5 85 Realimentação dos Dados Reconciliados e Análise de Desempenho dos Controladores 85 51 Introdução 85 52 Comparação de resultados 86 53 Análise de Desempenho dos Controladores 87 54 Considerações Finais do Capítulo 88 Capítulo 6 89 Implementação do Sistema de Controle Embarcado 89 61 Micro Controlador NanoArduino 89 62 Visão Geral do Sistema de Controle Embarcado Hardware in Loop HIL 90 63 Comunicação Serial USB e Protocolo 92 63 Resultados e Simulações HIL 93 631 Análise do sistema com ruído 95 64 Considerações Finais do Capítulo 97 Capítulo 7 99 Conclusões e Recomendações de Trabalhos Futuros 99 17 Revisão Bibliográfica 102 Apêndice A 109 18 Capítulo 1 Introdução 11Apresentação geral Diabetes Mellitus é uma doença crônica na qual o corpo não produz insulina ou não produz de forma suficiente ou não consegue empregar adequadamente a insulina que produz Diabetes sd causando elevação da taxa de glicose hiperglicemia A principal função da insulina que é produzida no pâncreas é controlar a quantidade de glicose no sangue A falta de insulina ou um defeito na sua ação resulta portanto no acúmulo de glicose no sangue Se esse quadro permanecer por muito tempo poderá ocasionar sérios problemas de saúde Diabetes sd O aumento do número de pessoas com diabetes nas últimas duas décadas tem feito com que esta doença se torne um sério problema de saúde no mundo inteiro Vashist 2013 A Organização Mundial da Saúde OMS estimou que o número de diabéticos com idades entre 2079 anos irá aumentar de 171 milhões em 2000 para 366 milhões em 2030 Sarah et al 2004 Porém um estudo recente realizado pela International Diabetes Federation IDF afirma que em 2011 haviam 372 milhões de diabéticos e prevê que em 2030 haverá 552 milhões de pessoas com diabetes Vashist 2013 Whiting et al 2011 Os atuais tratamentos médicos sugerem que os pacientes diabéticos façam de três a quatro medições diárias da glicose no sangue e aplique um número equivalente de injeções subcutâneas de insulina Mourad Keltoum e Aicha 2015 Desta forma o controle de insulina fica por conta do paciente o que muitas vezes é um problema pois os pacientes acabam esquecendo de fazer a medição e quando percebem já estão passando mal Uma alternativa é utilizar um dispositivo conhecido como bomba de infusão de insulina que vai liberar uma quantidade de insulina que é programada pelo médico de acordo com a necessidade da pessoa Porém estas bombas não fazem controle completamente automático através de um sistema com realimentação feedback sendo preciso ainda dispor de um monitoramento externo utilizando um glicosímetro para verificar se devem ser injetadas doses extras de insulina além da programada na bomba 19 Minicucci 2008 e realizar contagem de carboidratos para inserir na bomba Uma nova alternativa que está sendo muito estudada mais recentemente é um dispositivo com sistema de controle da insulina também conhecido atualmente como pâncreas artificial Este sistema é estruturado através de uma malha fechada com realimentação incluindo um sensor de glicose que pode medir a concentração de glicose no sangue Esta informação será enviada para o sistema de controle que irá calcular a quantidade necessária de insulina a ser aplicada para manter as taxas de glicose no sangue em níveis normais sem a intervenção do paciente Mourad Keltoum e Aicha 2015 É mostrado na Figura 11 um diagrama da regulação da glicose com um pâncreas artificial em que o paciente não precisa aplicar a insulina visto que isto é feito de forma completamente automática Figura 11 Esquemático da regulação da glicose através do pâncreas artificial Fonte Adaptado de Lunze et al 2012 Na Figura 12 é mostrado o diagrama de blocos do funcionamento interno do pâncreas artificial para controle da glicose em malha fechada Figura 12 Sistema de Controle da taxa de glicose no sangue Fonte Adaptado de Mourad Keltoum e Aicha 2015 20 Na Figura 12 o bloco R é o controlador do sistema o qual irá regular a taxa de glicose com base em um modelo que simula a dinâmica do metabolismo da glicose do paciente O controlador deve manter a concentração de glicose no sangue estabilizada em uma faixa entre 70120 mgdl para reduzir o risco de doenças secundárias O sistema de controle consegue controlar a taxa de glicose nessa faixa através da injeção de insulina para evitar a hiperglicemia ou de glucagon para evitar a hipoglicemia Lunze et al 2012 O pâncreas artificial mais avançado que existe atualmente possui uma tecnologia híbrida ou seja ele tem uma parte na qual é feita o controle automaticamente em tempo real pelo sistema e outra parte o usuário ainda precisa inserir alguns dados de acompanhamento de contagem de carboidratos e checagem do nível atual de glicemia Este sistema é conhecido como MiniMed 670G e foi desenvolvido pela empresa MedTronic Medtronic 2016 O MiniMed 670G foi aprovado para a prévenda em 28 setembro de 2016 segundo a FDA Food and Drug Administration FDA 2016 Apesar deste já ser um primeiro e grande passo para a realidade do pâncreas artificial ainda é preciso tornálo completamente automatizado sem a necessidade da intervenção do paciente para a administração das doses de insulina 12 Motivação O primeiro relatório global sobre a diabetes feito no ano de 2016 pela Organização Mundial da Saúde OMS World Health Organization 2016 afirma que todos os tipos de diabetes podem causar complicações em muitas partes do corpo humano e pode aumentar o risco da pessoa morrer de forma prematura Possíveis destas complicações são ataque cardíaco acidente vascular cerebral AVC falência renal amputação de membros inferiores cegueira e danos nos nervos Na fase de gestação um controle deficiente da diabetes pode aumentar o risco de morte fetal e outras complicações tanto para o bebê quanto para a mãe Além do impacto na saúde da pessoa que possui diabetes esta doença também causa impacto na economia mundial visto que ela gera perdas econômicas para as pessoas diabéticas e para suas famílias e para o sistema de saúde através dos custos médicos com cuidados hospitalares e ambulatoriais aplicados para o controle desta doença 21 Além de todos os problemas que a diabetes proporciona os números apresentados em Sarah et al 2004 Whiting et al 2011 mostram um quadro alarmante da quantidade de pessoas que possuem esta doença atualmente no mundo e no Brasil Segundo estas pesquisas estes números ainda tendem a crescer bastante nos próximos 19 anos De acordo com Whiting et al 2011 em 2011 o Brasil ocupava a 5º posição na lista de países que possuíam o maior número de pessoas diabéticas com 124 milhões de pessoas e após 19 anos este número irá aumentar para 196 milhões levando o país a 4º posição no ranking mundial Tendo conhecimento destes dados vários pesquisadores estão concentrando esforços para conseguir encontrar soluções que possam amenizar o impacto desta doença na vida das pessoas Desde os anos 70 têm sido estudados métodos para melhorar o controle da glicemia em pessoas com diabetes através da terapia de insulina Já existem avanços significativos na área técnica e médica porém um pâncreas artificial completamente automatizado que possa substituir de forma eficiente as funções naturais deste órgão ainda tem sido o objetivo de várias pesquisas encontradas na literatura Lunze et al 2012 Atualmente o sistema que mais se aproxima de um pâncreas artificial completamente automatizado é o MiniMed 670G Medtronic 2016 porém o mesmo ainda funciona com tecnologia híbrida havendo a necessidade da intervenção do usuário para o efetivo controle da glicemia A motivação científica deste trabalho é que de acordo com o estudo da bibliografia desenvolvida até o momento a maioria dos trabalhos são realizados somente por simulação sem a aplicação prática em um sistema embarcado e os poucos trabalhos que fizeram a aplicação em um microcontrolador não consideraram ruídos no sistema embarcado e não realizaram a reconciliação dos dados para obter uma resposta mais próxima do que seria um funcionamento real do sistema Analisando as informações estudadas e a importância do controle da diabetes este trabalho tem como motivação a implementação de um protótipo de um pâncreas artificial desenvolvido em um sistema embarcado que possa controlar de forma eficiente as taxas de glicose no sangue de um modelo de uma pessoa com diabetes tipo 1 por simulação in silico Foi utilizado um modelo que pudesse representar a dinâmica do metabolismo da glicose no corpo humano e foi implementada a reconciliação dos dados levando em consideração ruídos e distúrbios que pudessem afetar este sistema 22 13Objetivo Geral O objetivo geral deste trabalho é desenvolver um protótipo em sistema embarcado baseado no microcontrolador nano Arduino que possa controlar por simulação hardware in loop HIL o nível de glicose no sangue de um modelo do corpo humano com diabetes tipo 1 considerando perturbações e ruídos 131Objetivos Específicos São os objetivos específicos Comparar o desempenho por simulações da técnica de controle preditivo baseada em modelo de convolução com a técnica de controle PI Proporcional Integral digital no sistema da dinâmica do metabolismo da glicose analisado Implementar a técnica de controle que tiver o melhor desempenho e realizar testes no sistema embarcado que usa um microcontrolador baseado em nano Arduino de baixo custo e baixo consumo de energia Realizar a análise de reconciliação dos dados e desempenho dos controladores feitos por simulação e no sistema embarcado e Fazer uma breve comparação entre o desempenho do controlador aplicado na simulação e no sistema embarcado 14Metodologia O procedimento metodológico desta dissertação consistiu em realizar uma revisão bibliográfica para poder analisar o estado da arte do tema proposto a partir da literatura disponível Com relação ao método da pesquisa é utilizado o método explicativo o qual tem o objetivo de determinar os fatores que contribuem para a ocorrência dos fatos A princípio foi elaborado o modelo que descrevesse a dinâmica do metabolismo da glicose no corpo humano levando em consideração alguns possíveis distúrbios e ruídos Esses distúrbios e ruídos irão fazer com que o modelo possa se aproximar um pouco mais do funcionamento real do corpo humano e com isso apresente resultados mais realistas Já existem alguns modelos muito utilizados na literatura como visto em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Cobelli Sparacino e Magni 2010 entre os quais se encontra o modelo minimal model proposto por Bergman Phillips e Cobelli 23 1981 o qual é um modelo clássico e bastante difundido pelo fato de ser simples e de modelar muito bem o metabolismo da glicose Em seguida foi feita a implementação das técnicas de controle preditivo e de controle PI digital para poder avaliar e comparar o desempenho destas técnicas no controle da glicemia do modelo analisado Para auxiliar nos resultados do controlador considerando alguns ruídos foi utilizado um estimador de estados A implementação desta parte foi feita completamente por simulação utilizando um software de cálculos matemáticos A última etapa da dissertação é caracterizada pela aplicação da técnica de controle que obtiver um melhor desempenho no sistema embarcado NanoArduino 30 e desta forma serão realizados testes e análises comparativas com a simulação para poder validar o protótipo 15Estrutura do Trabalho A dissertação será dividida de acordo com os capítulos seguintes no primeiro capítulo são apresentados a introdução motivação objetivos e metodologia do trabalho O segundo capítulo é apresentada a fundamentação teórica referente aos conceitos abordados neste trabalho como a diabetes a técnica de controle preditivo e PIdigital e os sistemas embarcados disponíveis no mercado para realizar a atividade fim desta dissertação O terceiro capítulo é apresentada uma ampla revisão bibliográfica relacionada à diabetes aos controladores e aos sistemas embarcados que controlaram a glicemia de um paciente virtual com diabetes No quarto capítulo serão mostrados os resultados e simulações obtidos neste trabalho No quinto capítulo será feita uma análise de desempenho dos controladores No sexto capítulo será analisado e feita a implementação do sistema embarcado elaborado No sétimo capítulo são apresentadas as conclusões e discussões deste trabalho bem como algumas ideias de trabalhos futuros relacionados 24 Capítulo 2 Fundamentação Teórica 21 Diabetes A diabetes é uma doença que ocorre quando o corpo não consegue produzir insulina o suficiente ou não consegue usar a insulina de forma eficiente A insulina produzida no pâncreas funciona como uma chave que permite a entrada da glicose nas células do corpo e desta forma a glicose seja utilizada como energia A pessoa com diabetes não consegue absorver devidamente a glicose e com isso a glicose permanece circulando na corrente sanguínea uma condição conhecida como hiperglicemia danificando os tecidos do corpo ao longo do tempo Estes danos trazem complicações para a saúde e até mesmo risco de vida Diabetes sd Whiting et al 2011 Existem três tipos de diabetes que ocorrem com maior frequência Diabetes sd Whiting et al 2011 Diabetes do tipo 1 Diabetes do tipo 2 e Diabetes gestacional 211 Diabetes Tipo 1 A diabetes do tipo 1 ocorre quando o sistema imunológico do indivíduo ataca as células beta as quais são responsáveis pela produção da insulina no pâncreas com isso pouca ou nenhuma insulina é liberada no corpo Resultando na elevação da taxa de glicose no sangue em vez de ser utilizada como energia para o corpo Cerca de 5 a 10 do total de pessoas com diabetes possuem este tipo que geralmente ocorre na infância e na adolescência mas pode ser diagnosticado em adultos também Diabetes sd Whiting et al 2011 A diabetes do tipo 1 pode produzir sintomas tais como 25 Sede anormal e boca seca Vontade de urinar frequente Falta de energia cansaço extremo Fome constante Perda de peso repentina Feridas com cicatrizações lentas Infecções recorrentes e Visão embaçada O tratamento para este tipo é com a aplicação regular de insulina medicamentos planejamento alimentar e atividades físicas para ajudar a controlar o nível de glicose no sangue se a pessoa que possui este tipo de diabetes não fizer o tratamento com insulina irá falecer de forma antecipada Diabetes sd Whiting et al 2011 212 Diabetes Tipo 2 Outro tipo muito frequente de diabetes é o tipo 2 que é caracterizado quando o organismo não consegue usar adequadamente a insulina que produz ou não produz insulina suficiente para controlar a taxa de glicemia Este tipo de diabetes é mais comum e ocorre em até 90 dos casos e se manifesta mais frequentemente em adultos porém crianças também podem apresentala Diabetes sd Whiting et al 2011 Muitas pessoas que possuem este tipo de diabetes permanecem por um bom tempo sem saber que possuem a doença porque os sintomas podem levar anos para se manifestarem ou serem reconhecidos e durante este tempo o corpo já está sofrendo danos através do excesso de glicose As pessoas normalmente são diagnosticadas somente quando as complicações das diabetes já têm sido desenvolvidas Alguns fatores de risco que podem desenvolver a diabetes do tipo 2 podem ser Obesidade Dieta inadequada Falta de atividades físicas Idade avançada Histórico familiar de diabetes Etnia e 26 Glicemia elevada durante a gravidez afetando o feto Dependendo da gravidade a diabetes do tipo 2 pode ser controlada com atividade física e planejamento alimentar porém em outros casos exige o uso de insulina para fazer o controle da glicose Diabetes sd Whiting et al 2011 O número de pessoas com este tipo de diabetes está crescendo rapidamente em todo o mundo Este crescimento está associado com o desenvolvimento econômico a crescente urbanização o envelhecimento da população as mudanças nas dietas a redução de atividades físicas e as mudanças no estilo de vida sedentarismo Whiting et al 2011 213 Diabetes Gestacional A diabetes gestacional ocorre durante a gestação normalmente por volta da vigésima quarta semana devido às mudanças hormonais que a mulher passa durante o desenvolvimento do bebê A placenta por exemplo é uma fonte importante de hormônios que reduzem a ação da insulina O pâncreas consequentemente aumenta a produção de insulina para compensar este quadro Em algumas mulheres entretanto o pâncreas não consegue compensar com o aumento de produção de insulina proporcional a necessidade da mulher e do bebê e consequentemente é desenvolvido um quadro de diabetes gestacional Diabetes sd Quando o bebê é exposto a grandes quantidades de glicose ainda no ambiente intrauterino há maior risco no crescimento excessivo macrossomia fetal e com isso o parto se torna complicado ocorre hipoglicemia neonatal e até de obesidade e diabetes na vida adulta Este tipo afeta entre 2 e 4 de todas as gestantes e pode ser controlado através de uma orientação nutricional durante todo o período da gravidez e com atividades físicas moderadas Aquelas gestantes que não têm um controle adequado da dieta e não praticam atividade física podem fazer um tratamento através da injeção de insulina Vale ressaltar que caso a mulher tenha este tipo de diabetes e tenha o tratamento correto o parto e o bebê serão saudáveis Diabetes sd 27 214 Complicações da Diabetes Pessoas com diabetes podem desenvolver vários problemas de saúde chegando até mesmo a ter risco de vida a depender da gravidade Altos níveis de açúcar no sangue podem gerar sérias doenças que podem afetar o coração os vasos sanguíneos os olhos os rins e os nervos como também há um aumento no risco de desenvolver infecções que podem causar amputação dos membros inferiores Whiting et al 2011 As principais doenças e complicações causadas pela diabetes são Whiting et al 2011 Doenças cardiovasculares Esta doença é a responsável por ser a maior causadora de morte entre as pessoas com diabetes As doenças cardiovasculares que a diabetes proporciona são angina infarto do miocárdio ataque cardíaco acidente vascular cerebral AVC doença arterial periférica e insuficiência cardíaca congestiva Doenças renais A doença renal nefropatia é muito mais comum em pessoas com diabetes do que em pessoas sem diabetes Essa doença é causada pela danificação dos pequenos vasos sanguíneos o que pode levar os rins a serem menos eficientes ou falhar por completo Doenças oculares Muitas pessoas com diabetes desenvolvem alguma forma de doença ocular retinopatia a qual pode danificar a visão ou provocar a cegueira A rede de vasos sanguíneos que está ligada à retina pode ficar bloqueada e danificada levando à permanente perda de visão e Danos aos nervos Quando a glicose e a pressão sanguínea estão excessivamente altas pode causar danos nos nervos através de todo o corpo neuropatia Estes danos podem levar a problemas com a digestão e a micção disfunção erétil e um número de outras complicações As áreas mais comumente afetadas são as extremidades particularmente os pés Os danos nos nervos podem causar dores formigamentos e perda da sensibilidade A perda da sensibilidade é muito perigosa porque isto faz com que os ferimentos não sejam percebidos levando a sérias infecções e ulcerações doença do pé diabético e até mesmo amputações 28 A manutenção dos níveis de glicose no sangue da pressão sanguínea e do colesterol pode ajudar a prevenir as complicações da diabetes Por isso as pessoas diabéticas necessitam de um monitoramento regular da sua saúde por completo Whiting et al 2011 22 Técnica de Controle Proporcional e Integral Digital PI digital O controlador PI tem como objetivo eliminar o erro em regime permanente de um processo isso é possível porque a componente integral adiciona um polo na origem da função de transferência do controlador Esta ação integradora corrige o valor da saída nos intervalos de tempo somando a esta saída o valor do erro Ogata 2010 É ilustrado na Figura 21 como a ação integral elimina o offset diferentemente do controlador proporcional puro que não é capaz de fazer essa eliminação Também é possível perceber na Figura 21 que o valor da constante integrativa pode influenciar na estabilidade do sistema Figura 21 Ação de controle ProporcionalIntegral Fonte Adaptado de Bezerra 2010 Sabese que a equação padrão do controlador PI é dada por Marcelino 2009 Ogata 2010 Oliveira 2015 Ziegler e Nichols 1943 utKpet Kpτi 0 a t etdt 21 em que Kp é o ganho proporcional τi é a constante de tempo integrativa e et é o erro Como será utilizado um sistema de controle digital será necessário utilizar a ação de controle PI na versão discreta Deste modo a ação de controle digital é dada por uk KpekKpτiT Σ0 a k ek 22 para retirar o efeito do somatório da Equação 22 basta calcular a ação de controle no instante de tempo anterior uk1 Kpek1KpτiT Σ0 a k1 ek 23 fazendo a subtração de 22 por 23 temse uk uk1 Kp ek ek1 Kpτi T ek 24 desta forma a ação de controle do PI digital com base em 24 é dada por uk Kp 1 Tτi ek ek1 uk1 25 23 Técnica de Controle Preditivo MPC O controlador preditivo MPC Model Predictive Control refere a uma classe de algoritmo de controle computacional que utiliza um modelo de processo para predizer a resposta futura do sistema Em cada intervalo de tempo o controlador preditivo tende a otimizar a resposta futura do comportamento do sistema através dos cálculos de uma sequência de variáveis manipuladas A princípio foi criado para atender as necessidades de controle de usinas e refinarias de petróleo porém hoje em dia a tecnologia de controle MPC já pode ser encontrada em várias aplicações como nas áreas químicas de processamento de comidas automotivas aplicações aeroespaciais e na área de engenharia biomédica Lunze et al 2012 Qin e Badgwell 2003 Uma das motivações mais importantes para utilizar o controlador preditivo é a habilidade que o mesmo tem para considerar restrições nas variáveis de estado e de controle Lunze et al 2012 Além da vantagem de poder adicionar restrições ao sistema com o desenvolvimento de algoritmos de otimização cada vez mais eficientes a aplicação do MPC para fazer a regulação da taxa de glicose no sangue já é algo factível Chui et al 2012 Lunze et al 2012 Lynch e Bequette 2001 Parker Doyle e Peppas 1999 O controlador em questão pode controlar o sistema dentro de uma faixa limite e também consegue levar em consideração o delay que alguns sistemas podem apresentar para responder a uma entrada o que torna mais interessante o uso no controle da taxa de glicose visto que a dinâmica da resposta deste sistema precisa de um pouco de tempo para começar a responder às aplicações de insulina Lunze et al 2012 O requerimento mais importante para a aplicação deste tipo de controlador é o conhecimento por completo do sistema analisado em variáveis de estado caso não seja possível levantar o modelo completo do sistema em variáveis de estados um estimador de estados como o Filtro de Kalman Goodwin e Sin 1984 Welch e Bishop 2001 ou o MHE Moving Horizon Estimation Estimador de Horizonte Móvel Jorgensen 2004 pode ser incluído para estimar os estados futuros Lunze et al 2012 A finalidade do MPC é encontrar o melhor ajuste da entrada do sistema uk considerando as restrições tal que a saída futura predita do sistema ŷk 1 possa convergir para uma trajetória de referência do sistema rk ik que leva para o set point do sistema yspk i o mais rápido possível O controlador faz o melhor ajuste para a saída estimada dependendo do set point e da saída atual do sistema Lunze et al 2012 Qin e Badgwell 2003 Com relação aos distúrbios conhecidos a priori que afetam o sistema o MPC pode compensar por antecipação os desvios que estes iriam causar na saída Em compensação quando há distúrbios que o sistema não conhece a priori é necessário a implementação de um estimador para poder amenizar o efeito deste problema A otimização do MPC pode ser realizada através da minimização da função objetivo Jk com relação a Δu levando em consideração o horizonte de controle hc e o horizonte de predição hp A função objetivo é geralmente apresentada como Lunze et al 2012 Maciejowski 2001 Jk i1hp rkikŷkikQi2i0hc1 ΔûkikRi2 26 em que Δûk ik é a variável manipulada incrementada no futuro passo de tempo k i o qual é predito através do atual passo de tempo k As variáveis Qi e Ri são matrizes definidas simétricas positivas na forma quadrática as quais podem ser em função do tempo Os parâmetros de sintonização para a adaptação do controlador são os horizontes hp hc 1 as matrizes Q e R e a trajetória de referência r Na Figura 22 temse que dt é o distúrbio real do processo e 𝑑 r é o distúrbio que modela o real que o MPC leva em consideração no caso da modelagem da dinâmica da glicose no corpo humano um dos distúrbios considerados é a refeição que a pessoa realiza Se sabemos a quantidade exata ou aproximada de quanto a pessoa vai consumir de alimentação esse distúrbio pode ser modelado mais facilmente Porém além do paciente não se alimentar exatamente como o esperado outros fatores podem atrapalhar o modelo do distúrbio e consequentemente do sistema como a realização de atividades físicas e fatores emocionais Por isso é importante a utilização de um estimador de estados para poder minimizar o efeito desses distúrbios que não são tão previsíveis Lunze et al 2012 32 Figura 22 Esquema do método MPC incluindo o algoritmo de otimização Fonte Adaptado de Lunze et al 2012 A representação básica de todos os algoritmos de controle preditivo é mostrada na Figura 23 Figura 23 Representação de implementação dos algoritmos MPC Fonte Sotomayor e Odloak 2006 No instante de tempo atual k o comportamento do processo é considerado ao longo do horizonte de predição hp Com base no modelo do processo real as respostas y são previstas de acordo com as mudanças nas variáveis manipuladas u As ações das variáveis manipuladas são escolhidas de modo que a resposta prevista ŷ tenha a tendência de alcançar o set point ao longo do horizonte de predição As ações de controle vão variar dentro do horizonte de controle hc Somente a primeira ação de controle que é calculada é implementada no processo de modo que as outras ações sejam recalculadas no próximo instante de tempo k1 Qin e Badgwell 2003 Os primeiros controladores projetados na indústria utilizavam a estratégia MPC sem restrições também conhecidos como DMC Dynamic Matrix Control que utiliza um modelo de convolução linear de resposta ao degrau e geração de sequência de controle por otimização analítica É representada na Equação 27 o erro deste controlador com base nas ações de controle eAΔue 27 em que e é o vetor de erros entre os valores previstos e o valor desejado e é o vetor de erros entre o valor desejado e os valores previstos se não houver nenhuma ação de controle futura sistema em malha aberta e A é a matriz dinâmica matriz representada pelas respostas ao degrau unitário do processo Para calcular as hc ações de controle futuras o MPC minimiza o erro entre as trajetórias previstas e desejadas ou seja ele minimiza o seguinte índice de desempenho JeTe AΔueTAΔue 28 desta forma é necessário encontrar as ações de controle Δu que minimizem o índice J da Equação 28 Logo para que JΔu0 29 temse que ΔuATA1AT e 210 assumindo a matriz pseudoinversa como sendo um ganho KDMCATA1AT 211 temse que a ação de controle que determina as hc futuras ações de controle da estratégia DMC com base nas Equações 25 e 26 é Δu KDMCe Com o surgimento de restrições inerentes nos processos que necessitavam das suas inclusões no desenvolvimento do controlador fezse necessária uma evolução do algoritmo de controle DMC A otimização neste caso passou a ser numérica e a solução do problema convexo por meio de programação quadrática dando origem ao QDMC Quadratic Dynamic Matrix Control proposto por Garcia e Morshedi 1986 O QDMC utiliza a mesma equação de predição base utilizada pelo DMC representada pela Equação 27 porém agora será considerada a seguinte função objetivo Ø 12 eT QT Q e 12 ΔuT RT R Δu sendo R a matriz de fatores de supressão que atenuam as variações das ações de controle e Q a matriz diagonal de ponderação onde os valores da diagonal principal são proporcionais à importância da variável controlada Substituindo a Equação 27 na Equação 213 temse Ø 12 AΔu eTT QT QAΔu eT 12 ΔuT RT R Δu Ø 12 ΔuT AT QT Q A RT R Δu eT QT Q A Δu 12 eT QT Q eT como o último termo da Equação 215 não depende de Δu temse que a função objetivo do controlador QDMC pode ser escrita como minΔu Ø 12 ΔuT H Δu cT Δu em que H AT QT Q A RT R cT eT QT Q A Ao problema definido pela Equação 216 podese incluir restrições nas variáveis manipuladas e controladas 1 Inclusão de restrições nos incrementos das variáveis manipuladas Δumax Δu Δumax ou seja 1a Δu Δumax ou ImNm Δu Δumax 1b Δu Δumax ou ImNm Δu Δumax As condições 1a e 1b podem ser resumidas em ImNm ImNm Δu Δumax Δumax 2 Inclusão de restrições nas amplitudes das variáveis manipuladas umin u umax como u uk uk1 ukm1 INm 0 0 INm INm 0 INm INm INm Δuk Δuk1 Δukm1 uk1 uk1 uk1 ou ainda u N Δu ūk1 Portanto 2a u umax equivale a N Δu umax ūk1 2b u umin equivale a N Δu ūk1 umin Com isso as condições 2a e 2b podem ser resumidas em N N Δu umax ūk1 ūk1 umin Desta forma o problema de otimização que o controlador QDMC resolve tem a função objetivo definida na Equação 213 e sujeita às restrições definidas nas Equações 219 e 222 Pode ser observado que a função objetivo é quadrática em Δu e as restrições são lineares sendo esse um problema clássico dentro da área de programação quadrática ou otimização Existem pacotes computacionais disponíveis para a solução deste problema em alguns softwares de cálculos matemáticos porém nos sistemas embarcados estes pacotes não estão disponíveis 24 Reconciliação de Dados O objetivo da reconciliação de dados é obter estimativas mais precisas para medições de variáveis do processo utilizando a condição na qual estas se relacionam através de um modelo matemático Desta forma o problema de reconciliação de dados é definido como um problema de minimização do erro quadrático entre as variáveis medidas e as do modelo sujeitas as restrições da seguinte forma Silva 2017 minx S j 1 até P y xT W1 y x sujeito à hx p t 0 gx p t 0 em que W é uma matriz de ponderação diagonal definida positiva h é um conjunto de equações de igualdade que corresponde ao modelo matemático do processo g é um conjunto de equações de desigualdade representando limites operacionais e de validade no quais as estimativas devem satisfazer Estas equações relacionam as variáveis do modelo x parâmetros p e tempo t Silva 2017 Somente é possível efetuar a reconciliação de dados com variáveis que contenham erros aleatórios pois quando existem erros grosseiros ocasionados possivelmente pela influência de falhas na medição ou falhas do próprio processo os ajustes tornamse expressivos e as medições reconciliadas podem não refletir a realidade desse processo Portanto primeiramente devese efetuar o tratamento destes erros grosseiros para em seguida efetuar a reconciliação de dados propriamente dita Neste presente trabalho só serão considerados variáveis que contenham erros aleatórios Silva 2017 241 Filtro de Kalman O KF proposto por Kalman 1960 é um estimador ótimo para sistemas lineares da forma Silva 2017 Welch 2001 xk Ak1xk1 Bk1uk1 wk1 yk Ckxk vk sendo que x é o vetor de variáveis de estado do sistema A B e C são as matrizes do sistema com dimensões apropriadas wk1N0 Qk1 e vkN0 Rk são os ruídos brancos com distribuição gaussiana descorrelacionados u é a entrada do sistema e y é a saída do sistema O KF possui duas fases para realizar a estimação da variável desejada predição e atualização A fase de predição utiliza a estimativa do estado da iteração anterior para produzir uma estimativa do estado na iteração atual Já na fase de atualização a medição da iteração atual e a covariância do erro são usadas para melhorar a medição e chegar a uma estimativa mais precisa do estado analisado As equações que descrevem estas fases são apresentadas a seguir Simon 2008 i Fase da Predição barxk Ak1hatxk1 Bk1baruk1 barPk Ak1hatPk1Ak1T Bk1Puk1Bk1T Qk1 ii Fase da Atualização Kk barPkCkTRk CkbarPkCkT1 hatxk barxk Kkyk Ckbarxk hatPk I KkCkbarPkI KkCkT KkRkKkT em que barxk é a estimativa a priori de x hatxk é a estimativa a posteriori de x I é a matriz identidade P é a matriz de covariância do erro de estimação barPk é a estimativa a priori de P K é o ganho de Kalman hatP é a estimativa a posteriori de P R é a matriz de covariância dos ruídos observados Silva 2017 Simon 2008 Welch 2001 25 Sistemas Embarcados Os sistemas embarcados são microcomputadores que estão nos mais variados segmentos da indústria como eletrodomésticos controle automotivo telecomunicações equipamentos médicos e etc Estes sistemas possibilitam a criação de produtos de forma rápida e mais barata Eles trabalham como parte de um grande sistema com o qual eles fazem parte permitindo um maior nível de integração desempenho e programabilidade entre os circuitos integrados tais como microprocessadores dispositivos de LCD controladores geradores de voz e etc Projetistas encontram vantagens em utilizar estes sistemas por causa do seu baixo custo e a forma que eles facilitam a rápida realização dos projetos não somente de prototipagem mas também de produção em larga escala Borriello Chou e Ortega 1996 Camposano e Wilberg 1996 Cavalcante 1996 A possibilidade de poder implementar os sistemas embarcados em diferentes níveis de integração é uma vantagem muito grande pois eles podem ser desenvolvido desde placas eletrônicas até em um chip dependendo do tipo de aplicação Enquanto o baixo nível de integração como as placas permitem a redução do custo na realização e uma grande flexibilidade o alto nível de integração isto é sistemas em um chip permite o consumo de baixa potência alto desempenho e um pequeno tamanho Camposano e Wilberg 1996 Muitas aplicações de controladores utilizam estes sistemas pelo fato de serem sistemas reativos que interagem com o ambiente visto que eles possibilitam reagir em tempo real por meio de sensores e atuadores às entradas fornecidas ao sistema através do ambiente externo Barros e Cin sd Borriello Chou e Ortega 1996 Camposano e Wilberg 1996 Portanto em geral alguns dos principais componentes encontrados em sistemas embarcados são firmware ASICs Application Specific Integrated Circuits processadores memórias FPGAs Field Programmable Gate Arrays circuitos analógicos sensores atuadores e etc Camposano e Wilberg 1996 Na Figura 24 é apresentada a arquitetura de um sistema embarcado básico 39 Figura 24 Arquitetura básica de um sistema embarcado Fonte Elaboração do autor Para um melhor entendimento de como funciona o sistema embarcado de forma geral é importante conhecer os componentes básicos que fazem parte da sua arquitetura Os sensores eletrônicos são capazes de converter sinais de natureza não elétrica como pressão força deslocamento temperatura intensidade luminosa variações de pH glicose entre outras variáveis em sinais elétricos como tensão e corrente Helfrick e Cooper 1994 Os sensores podem ser divididos basicamente em dois tipos analógicos e digitais Esta divisão é feita de acordo com a forma a qual o componente responde a variação da condição Os sensores analógicos são os mais comuns e são assim designados pois baseiamse em sinais analógicos ou seja mesmo limitados entre dois valores de tensão podem assumir infinitos valores intermediários Por outro lado os sensores digitais baseiamse em níveis de tensão alto ou baixo 1 ou 0 basicamente Patsko 2006 O conversor AD analógicodigital recebe uma tensão analógica de entrada e depois de certo tempo produz um código digital de saída que representa a entrada analógica Existem algumas técnicas de conversão AD que podem ser projetadas como os conversores em rampa de aproximações sucessivas e o flash Entretanto os conversores AD são disponíveis em CIs no mercado como o ADC0804 que utiliza a técnica de aproximações sucessivas Tocci e Widmer 2000 As memórias são os dispositivos que armazenam informações sendo que estas informações são codificadas digitalmente e podem representar números letras caracteres 40 quaisquer comandos de operações endereços ou ainda qualquer outro tipo de dado 46 As memórias podem ser classificadas em vários itens diferentes entretanto os principais itens são com relação ao acesso à volatilidade à troca de dados e ao tipo de armazenamento O acesso da memória é definido como basicamente a localidade endereçamento da memória ou seja o local onde a informação está na memória e também o tempo de acesso necessário para realizar a escrita ou a leitura desta informação A volatilidade diz respeito basicamente se as memórias são voláteis ou não voláteis sendo que as memórias voláteis são aquelas que perdem as informações armazenadas quando é cortada a alimentação desta um exemplo é a memória RAM A memória não volátil é aquela que mesmo sem alimentação continua com as informações armazenadas como as memórias ROM PROM e EPROM Com relação à troca de dados com outros componentes do sistema as memórias podem ser de escritaleitura ou memória apenas de leitura As memórias de escritaleitura são aquelas que permitem acesso a uma localidade qualquer para armazenar a informação desejada além disso permitem o acesso também para a leitura do dado As memórias RAM Randon Access Memory são de escritaleitura As memórias apenas de leitura são aquelas que a informação é fixa conhecidas também como ROM Read Only Memory No que se refere ao tipo de armazenamento as memórias classificamse em estáticas e dinâmicas As memórias de armazenamento estático são aquelas em que uma vez inserido o dado numa dada localidade este lá permanece As memórias de armazenamento dinâmico são aquelas em que é necessário inserir a informação de tempos em tempos pois de acordo com as características de seus elementos internos perdem essas informações após um determinado tempo Idoeta e Capuano 2002 O processador ou microprocessador realiza várias funções dentre elas fornecimento de sinais de temporização e controle para todos os elementos do microcomputador busca de instruções e dados da memória transferência de dados para a memória e dispositivos de ES decodificação de instruções realização de operações lógicas e aritméticas indicadas pelas instruções e respostas aos sinais de controle gerados pela ES tais como RESET e INTERRUPT A lógica interna dos circuitos do processador geralmente não é acessível entretanto pode ser feito o controle do que ocorre dentro do microprocessador através do programa de instruções que colocamos na memória para que possa ser executado A lógica de processamento do microprocessador é composta basicamente por três blocos o bloco de controle e temporização o bloco de registradores 41 e o bloco da Unidade Lógica e Aritmética ULA Idoeta e Capuano 2002 É representada na figura 25 a estrutura interna básica de um microprocessador representada através dos três blocos Figura 25 Estrutura interna do microprocessador Fonte Idoeta e Capuano 2002 A interface é definida como a transmissão digital de informação entre um computador e seus periféricos de modo compatível e sincronizado Muitos dispositivos de entradasaída não são diretamente compatíveis com o computador devido a diferença em características como velocidade de operação formato de dados modo de transmissão e nível lógico de sinais Por isso é necessário um circuito que faça a interface entre estes dispositivos e permita com que eles se comuniquem com a área de controle memória e ULA do sistema computacional Idoeta e Capuano 2002 O conversor DA digitalanalógico realiza o processo em que um valor representado em código digital é convertido para um sinal analógico de tensão ou corrente que é proporcional ao valor digital Alguns exemplos de circuitos conversores DA simples são utilizando amplificadores operacionais na configuração de somador com resistores ponderados e a configuração em rede R2R Um exemplo de circuito integrado que utiliza a rede R2R é o AD7524 encontrado no mercado Idoeta e Capuano 2002 Os atuadores utilizados nos microcontroladores são elementos responsáveis pela conversão da energia elétrica em energia mecânica com um intuito de produzir um sinal destinado a agir no processo de acordo com o sinal de controle aplicado sobre este também conhecidos como atuadores eletromagnéticos exemplos desses atuadores são os motores elétricos de passo servo corrente contínua ou corrente alternada Ogata 2010 e as bombas de infusão de insulina também são atuadores Chui et al 2012 42 Exemplos de alguns sistemas embarcados comerciais utilizados hoje em dia são os sistemas das famílias MSP430 da Texas Instruments PIC da Microchip Technology e a plataforma Arduino O MSP430 incorpora uma arquitetura RISC de 16 bits e suas principais características são o baixo consumo de energia o alto desempenho analógico para medição de precisão flexibilidade no sistema de clock um bom número de periféricos e etc Instruments 2013 O MSP430 e sua arquitetura são mostrados na Figura 26 Figura 26 MSP430 à esquerda e à direita sua arquitetura Fonte Instruments 2013 O PIC pode ser visto externamente como um circuito integrado TTL ou CMOS porém internamente possui todos os componentes básicos de um sistema embarcado como processador memórias e vários espaços disponíveis de ES Suas principais características são o seu pequeno tamanho o que proporciona uma variedade de utilidades utilizando poucos componentes externos o baixo consumo de potência rápidos e flexíveis PWMs e temporizadores entre várias outras Existem PICs de 8 até 32 bits São mostrados na Figura 27 um PIC da família dsPIC30F4011 e sua respectiva arquitetura de hardware Microchip 2008 2016 O Arduino é uma plataforma eletrônica aberta baseada hardware e software de fácil utilização e que permite várias funcionalidades Suas principais características são baixo custo seu software pode ser implementado em qualquer sistema operacional de computador ambiente de programação simples e claro plataforma aberta o que permite a extensão de várias ferramentas hardware que permite a expansão através de outros módulos ou Shields como são conhecidos Alguns tipos dessa plataforma são o Arduino 43 UNO e o Arduino Nano São mostrados na Figura 28 o Arduino UNO e sua respectiva arquitetura de hardware Arduino Uno Rev3 sd Figura 27 À esquerda o dsPIC30F4011 e à direita sua arquitetura Fonte Microchip 2008 Figura 28 À esquerda Arduino UNO e à direita sua arquitetura de Hardware Fonte Arduino Uno Rev3 sd 44 O Arduino Nano é uma plataforma muito pequena completa e com uma placa com estrutura bastante amigável baseada no ATmega328 Arduino Não 3x Ele funciona com o cabo mini USB em vez de um padrão devido ao seu tamanho reduzido Arduino Nano sd É mostrada na Figura 29 a placa do Arduino Nano Figura 29 Arduino Nano Fonte Arduino Nano sd Para resumir e ajudar na decisão de qual microcontrolador utilizar para o desenvolvimento nesta tese de mestrado é mostrado na Tabela 21 as principais características técnicas e econômicas dos quatro tipos de microcontroladores analisados neste capítulo Quadro 21 Características técnicas e econômicas dos microcontroladores MSP 4301 dsPIC30F40112 Arduino UNO3 Arduino NANO4 Memória Flash 16KB 48 KB 32 KB 32 KB SRAM 512B 2 KB 2 KB 2 KB EEPROM 1 KB 1 KB 1 KB 1 KB Clock Speed 16 MHz 2030 MHz 16 MHz 16 MHz Pinos IO analógicos 8 10 6 8 Pinos IO digitais 8 30 14 22 Corrente DC por pino 2540 mA 25 mA 2050 mA 40 mA PWM 6 6 6 6 Tamanho da placa mm 68 x 51 532 x 159 686 x 534 450 x 180 Peso 20 g 62g 250 g 70 g Preço R 9000 4000 6250 1500 45 1 Instruments 2013 2 Digital e Controllers 2010 3 Arduino Uno Rev3 sd 4 Arduino Nano sd Depende do modelo A depender do pino o valor varia Pesquisa no mercado livre realizada no dia 20042017 Através do Quadro 21 é possível analisar que com relação às memórias à velocidade de clock às pinagens à corrente DC e o PWM os quatro microcontroladores analisados possuem características semelhantes Porém os diferenciais muito importantes se encontram nas características de tamanho de placa peso e preço sendo assim observando essas 3 características o controlador Arduino NANO e o dsPIC30F4011 se destacam Com base na fundamentação teórica vista neste capítulo já é possível ter um bom embasamento do que será tratado nesta dissertação mas para isso ainda é preciso ter uma ideia do estado da arte que se encontra o tema abordado através de um estudo sobre os trabalhos relacionados 46 Capítulo 3 Trabalhos Relacionados 31 Estimativas do número de pessoas com diabetes no mundo e no Brasil Um método para otimizar o controle contínuo da insulina para pacientes com diabetes tem sido solicitado desde o início dos anos 70 Lunze et al 2012 Embora tenham ocorrido grandes avanços tecnológicos e médicos um pâncreas artificial totalmente automatizado para substituir as funções naturais deste órgão tem sido ainda objetivo de pesquisas Lunze et al 2012 Segundo Vashist 2013 o número de artigos publicados relacionados ao tema monitoramento da glicose aumentou bastante nas últimas duas décadas de aproximadamente 20 mil artigos no ano 2000 para mais de 60 mil até 1º de Julho de 2013 Dentre as referências bibliográficas existem dois artigos que fazem uma estimação do número de diabéticos em 2030 o primeiro artigo Sarah et al 2004 publicado em 2004 mostra que no ano 2000 haviam aproximadamente 171 milhões de pessoas com idades entre 2079 anos com diabetes no mundo e foi estimado que em 2030 este número iria subir para aproximadamente 366 milhões Ainda neste artigo foi mostrado que o Brasil ocupava a 8º colocação na lista de países com o maior número de pessoas diabéticas com 46 milhões de pessoas e em 2030 o país vai para a 6º posição com aproximadamente 113 milhões de pessoas com diabetes O segundo artigo que fez a pesquisa para estimar o número de diabéticos em 2030 Whiting et al 2011 realizado em 2011 mostra números ainda mais preocupantes Nesta pesquisa é mostrado que em 2011 o número aproximado de pessoas com diabetes no mundo já tinha atingido a quantidade de 366 milhões e em 2030 este número iria aumentar para 552 milhões Desta vez é apresentado que o Brasil possui números que necessitam de mais atenção sendo que em 2011 o país ocupava a 5º posição na lista de países que possuem o maior número de pessoas diabéticas com 124 milhões de pessoas e no ano de 2030 o país irá assumir a 4º posição na lista com o número de 196 milhões 47 de pessoas Os dois artigos mostram que o aumento do número de diabéticos é uma consequência das mudanças demográficas tais como envelhecimento da população e aumento dos fatores de risco como a obesidade e o sedentarismo 32 Desafios para as próximas gerações de Sistemas de Monitoramento Contínuo da Glicose CGMS A qualidade de vida dos pacientes com diabetes deve ser melhorada com a redução de penetrações diárias de seringas na pele Isso pode ser possível com o uso de dispositivos terapêuticos o menos invasivo quanto for possível Lunze et al 2012 Em Vashist 2013 é feito um review dos avanços do CGMS para controle da diabetes bem como as perspectivas e desafios envolvidos Este artigo descreve sete dos principais dispositivos existentes até o ano de 2013 inclusive o preço de cada um destes e como eles funcionam incluindo vantagens e desvantagens Os dispositivos de monitoramento da glicose avaliados são 1 Dexcom SEVEN Plus 2 Dexcom G4 3 Guardian REALtime 4 FreeStyle Navigator 5 FreeStyle Navigator II 6 HG1c e 7 GlucoTrack Na Tabela 31 são mostradas algumas características destes dispositivos Quadro 31 Tipos e características dos dispositivos de monitoramento Vantagens Desvantagens Custo US 1 Possui um sensor de glicose que pode ser usado por 7 dias detecção precisa do nível atual de glicose a sua tendência salva os resultados mensais Invasivo requer calibração com teste de glicemia prévia requer mudança do sensor após poucos dias 1 15800 34900 4 sensores 2 Compacto o sensor pode ser usado por 7 dias alta precisão interface bastante amigável e colorida o receptor tem um alcance de 6 metros Invasivo requer calibração com teste de glicemia a cada 12h requer mudança do sensor após poucos dias 1 19800 34900 4 sensores 48 3 Transmissor wireless fornece a média da glicemia a cada 5 min o sensor pode ser usado por 6 dias emite sinais de alerta quando o nível de glicose estiver alto ou baixo Invasivo requer calibração com teste de glicemia requer mudança do sensor após poucos dias 1 40000 5000 por sensor 4 Mensura a glicose a cada 1 min o sensor poder ser usado por 5 dias o receptor tem alcance de 3 metros o transmissor é compacto Invasivo requer calibração com teste de glicemia requer mudança do sensor após poucos dias 1 00000 37500 6 sensores 5 Compacto mais leve e confortável em comparação com o Navigator I sensor pode ser usado por 5 dias display colorido e mais amigável que o antecessor mensura a cada 1 min fornece a tendência da glicemia com alarmes Invasivo requer calibração com teste de glicemia requer mudança do sensor após poucos dias 1 52400 6425 por sensor 6 Compacto não invasivo mensura a cada 5min excelente precisão transmissão contínua de dados para um smartphone o smartphone salva os dados medidos por até 4 meses emite alertas não requer constantes calibrações Até 2013 não estava disponível aprovado somente para uso em investigação no EUA 4 00000 7 Compacto amplo visor de LCD alta precisão dos sensores não invasivos emissão de alertas fácil procedimento de calibração com validade de 1 mês conectividade via USB e infra vermelho capacidade de armazenamento de dados Requer calibração com teste de glicemia requer um aperfeiçoamento no procedimento de calibração e no algoritmo de processamento de dados 1 92600 49 Os principais desafios abordados neste artigo para a próxima geração de dispositivos de monitoramento são a redução do custo desenvolvimento de técnicas cada vez menos invasivas para detectar com precisão a taxa de glicose redução significativa de calibração aperfeiçoamento na relação sinal ruído SNR sensibilidade e redução do tempo necessário para a medição da glicose Ainda é destacado que não restam dúvidas que o CGMS será muito útil para o controle eficaz da diabetes e permitirá que os diabéticos possam ter uma vida mais saudável O maior problema destacado neste artigo que está sendo parcialmente resolvido no momento é com relação às questões de biocompatibilidade dos sensores internos Uma tendência abordada na pesquisa é que serão utilizados smartphones como receptores do sistema de monitoramento em que desta forma poderão surgir várias aplicações no futuro próximo nos campos da saúde móvel e medicina personalizada Porém a precisão a robustez a estabilidade e o desempenho analítico das técnicas não invasivas de monitoramento ainda necessitam de consideráveis melhorias 33 Técnicas de controle utilizadas para regulação da taxa de glicose O principal problema do controle da taxa de glicose no sangue é que a dinâmica do metabolismo é um pouco lenta e não há efeito imediato quando aplicada a insulina É por isso que técnicas de controles convencionais não se aplicam neste caso Uma das maiores motivações de utilizar o controle preditivo é a possibilidade de incorporar várias restrições tanto nas variáveis de estado e de controle quanto também na entrada do sistema Exemplos destas restrições pode ser o tempo de atraso do metabolismo do paciente bem como a variável de controle ut pode ser limitada através de restrições com relação ao mecanismo da bomba e a quantidade máxima e mínima de injeção de insulina clinicamente aceitável por dia Lunze et al 2012 Baseado no modelo do metabolismo interno do paciente e na estimação de distúrbios o algoritmo MPC pode predizer eventos críticos e antecipar o impacto de possíveis distúrbios adaptando a atual dose de insulina no sangue em tempo real Lunze et al 2012 Maciejowski 2001 50 Estudos já mostram que com o desenvolvimento de códigos de otimização aplicando controladores MPC é possível realizar a regulação da taxa de glicose no sangue como visto em Gillis et al 2007 Lynch e Bequette 2001 Parker Doyle e Peppas 1999 Em Cameron et al 2011 foi desenvolvido um controlador preditivo chamado de EMPC do inglês Extended Model Predictive Controller este controlador leva em consideração os riscos que são associados ao baixo e alto nível de glicose no sangue Este controlador opera seguindo basicamente três passos Primeiro é minimizada a função de custo levando em consideração o risco combinado de hiperglicemia e hipoglicemia Segundo é acrescentado o efeito da predição das incertezas Terceiro o controlador consegue variar as ações de controle futuras se as predições ficarem abaixo ou acima da faixa utilizada como set point Ainda neste artigo foi feita uma comparação com outras três formas de controle sendo elas o controlador PID o controlador MPC e com a forma de controle idealizada pelo autor conhecida como BasalBolus BB que consiste na aplicação dos dois tipos de insulina a basal de longa duração e a bolus de rápida absorção com completo conhecimento dos horários e quantidades das refeições que serão aplicadas A ideia do desenvolvimento deste controlador ideal BB é que ele sirva como o limite do melhor resultado possível o qual diminui o risco ao máximo Valendo ressaltar que este controlador BB não é realizável na prática e sim utilizado apenas como comparativo e validação dos resultados O resultado obtido no artigo mostra que considerando as ordens de algoritmos como sendo PID MPC EMPC e BB para um set point do nível de glicose no sangue em 140 mgdl a taxa média dos níveis de glicose no sangue foram 156151147140 mgdl respectivamente Considerando que o algoritmo BB seria a forma ideal temse que o que mais se aproximou deste foi o algoritmo EMPC visto que este é uma extensão do MPC considerando a estimação do risco na função objetivo É mostrado na Figura 31 no gráfico superior o histórico da média do resultado dos controladores da taxa de glicose no sangue BG Blood Glucose ao longo do tempo e no gráfico inferior o histórico de refeições distúrbios ao longo do dia de cada paciente 51 Figura 31 Desempenho médio dos controladores de 10 pacientes virtuais Fonte Cameron et al 2011 Os gráficos da Figura 31 mostram que o controlador PID é o mais lento de todos e o controlador EMPC é o segundo resultado mais rápido somente ficando atrás do controlador ideal BB O requerimento mais importante para a aplicação de um controlador MPC é a necessidade do modelo de estado completo do sistema Se o estado não é completamente conhecido ou se há ruídos e distúrbios no sistema um filtro pode ser usado para estimar os estados futuros como o filtro de Kalman por exemplo Lunze et al 2012 Em Parker Doyle e Peppas 1999 foram descritos os controladores MPC e LMPC Linear Model Predictive Control bem como levando em consideração a estimação de estados com filtro de Kalman foram implementados os controladores MPCSE e o NLQDMCSE State Estimation É comprovado neste artigo comparando os controladores estudados que a utilização da estimação de estados combinada com um controlador mais detalhado levando em conta as não linearidades do sistema fornece um desempenho significativamente melhor ou seja o controlador NLQDMCSE obteve os melhores resultados segundo os autores 52 34 Modelo da dinâmica da resposta da concentração de glicose em resposta a injeção de insulina em pessoas com diabetes Como pode ser visto em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 existem vários modelos matemáticos para representar a dinâmica da glicose no sangue As duas principais classes de modelos matemáticos desenvolvidos para fazer a predição dos valores da glicose no sangue são i modelo de aquisição de dados black box e ii modelo de aquisição a partir de um conhecimento base gray box O primeiro modelo citado i é desenvolvido baseado na entradasaída de dados sem considerar nenhuma fisiologia Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Ellazzi e Ironi 1998 Van e Espinoza 2006 Usualmente a saída desses modelos é a taxa de glicose no sangue e os dados de entrada podem ser uma variedade de informações como alimentos da dieta exercícios físicos terapia de insulina temperatura corporal e etc Por outro lado o segundo modelo citado ii fornece um conhecimento base a priori sobre a fisiologia que envolve o sistema regulatório glicoseinsulina sendo essencial para o desenvolvimento de modelos mais reais Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Alguns modelos dessa classe contém um número mínimo de equações que focam somente em aspectos fisiológicos básicos como visto em Fabietti et al 2006 2007 Hovorka et al 2004 enquanto outros modelos propõem um grande número de equações que podem detalhar mais a dinâmica do metabolismo da glicoseinsulina Cobelli e Federspil 1982 Dalla Camilleri e C 2006 Tiran e Avruch 1979 Além disso existem artigos que desenvolveram modelos matemáticos que caracterizam a taxa de absorção da refeição no plasma Fabietti et al 2006 Hovorka et al 2004 cinética da insulina Nucci e Cobelli 2000 Wilinska et al 2005 e efeitos dos exercícios físicos Lenart e Parker 2002 Roy e Parker 2007 Wilinska et al 2007 341 Modelos de Aquisição de dados Nos modelos baseados em aquisições de dados os valores das taxas futuras de glicemia no sangue dos pacientes serão preditos usando como base valores recentes das taxas de glicose e outras entradas que possam ter alguma influência O aspecto mais atrativo destes tipos de modelos é que modelos simples das taxas de glicose no sangue 53 podem ser desenvolvidos em um pequeno período de tempo Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Entretanto esses modelos não podem fornecer nenhuma compreensão dos níveis de glicose e insulina nos vários tecidos e órgãos visto que eles não consideram nenhuma fisiologia do corpo humano Além disso esses modelos frequentemente precisam dos valores mais recentes das taxas de glicose para predizer as mudanças na glicemia futura o que pode ser inviável algumas vezes Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Em Peter et al 1992 foi usado uma técnica de modelagem empírica chamada de Universal Process Modeling Algorithm UPMA para predizer a taxa de glicose no sangue com dados coletados de dois pacientes diabéticos com dependência de insulina por um período de 700 dias Esses dados continham informações como terapia diária medidas da taxa de glicemia atividades físicas e a dieta dos pacientes Esse estudo concluiu que os valores das taxas de glicose preditos através do UPMA possuíam correlações significantes com as taxas de glicose observadas correlação em torno de 045 a 073 Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 As redes neurais artificiais do inglês Artificial Neural Networks ANN têm sido usadas para predizer o nível de glicose no sangue de um paciente com diabetes do tipo 1 Poder ser visto em Sandham et al 1998 que foi feito um estudo em dois pacientes com diabetes do tipo 1 utilizando Recorrente ANN RANN O valor do nível de glicose passado foi usado para predizer o nível de glicose atual e futuro dos pacientes Os resultados da predição encontrados foram bastante aproximados dos valores do nível de glicose real dos pacientes Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Em Bremer e Gough 1999 foi utilizado o modelo linear autoregressivo AR o qual utiliza da função de auto correlação para realizar as estimações das taxas de glicose Os resultados mostraram que os modelos lineares foram capazes de predizer os valores de glicose em um pequeno horizonte de até 30 minutos através de dados recém passados em pacientes com diabetes e pacientes sem diabetes As extensões do modelo AR como os modelos autoregressivo utilizando entradas exógenas ARX e o modelo auto regressivo com média móvel e entradas exógenas ARMAX também foram utilizados em Finan e Palerm 2008 Outros modelos e extensões desses modelos abordados podem ser encontrados em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 342 Modelos de Aquisição a Partir de um Conhecimento Base Estes modelos consideram as interações fisiológicas relacionadas ao metabolismo da insulinaglicose O esforço necessário para desenvolver esses modelos é maior comparado com o modelo de aquisição de dados visto anteriormente Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Essa classe de modelos pode ser dividida em duas subclasses a a subclasse de modelos semiempíricos e b a subclasse de modelos compreensivos A subclasse de modelos semiempíricos leva esse nome pois os parâmetros são estimados através de dados coletados via testes clínicos como o teste de tolerância de glicose intravenosa o teste de tolerância de glicose oral e etc Já na subclasse dos modelos compreensivos é necessário considerar o detalhamento fisiológico A distribuição de glicose e insulina nos vários órgãos é modelada separadamente de acordo com dados experimentais disponíveis na literatura O modelo compreensivo são mais complexos e requerem mais tempo de desenvolvimento que os modelos semiempíricos Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Dentro da subclasse a temse que Bolie 1961 foi o pioneiro no desenvolvimento de um modelo matemático baseado nas características fisiológicas fundamentais no sistema regulatório da insulinaglicose Em 1961 ele propôs um modelo linear com duas equações diferenciais ordinárias EDOs representando as concentrações de glicose e insulina Entretanto este modelo não considera a ação dos rins e a diferença na concentração de insulina e glicose intravascular e extravascular Alguns anos depois foi desenvolvido o modelo mais popular até hoje chamado de minimal model proposto por Bergman Phillips e Cobelli 1981 Este modelo ganhou tanta popularidade devido a sua simplicidade e precisão fisiológica Este modelo consiste em um sistema formado por três equações diferenciais dotGt p1Gt XtGt GB fracqmealV Dt dotXt p2Xt p3It 31 it etaIt Ib fracutV Os parâmetros e as variáveis do modelo de Bergman estão descritos na Tabela 32 Quadro 32 Parâmetros e variáveis do modelo de Bergman Parâmetro Significado Unidade Gt Concentração de glicose mgdl It Concentração de insulina mUl Xt Proporção da insulina em um compartimento remoto mUl Ib Insulina basal mUl Gb Glicose basal mgdl V Distribuição do volume de insulina L Gmeal Glicose liberada pelo fígado mgdl n Taxa de desaparecimento de insulina endógena min1 p1 Taxa de remoção da glicose do plasma para o fígado min1 p2 Taxa de desaparecimento de insulina no compartimento remoto min1 p3 Taxa de aparecimento de insulina no compartimento remoto mUl Dt Perturbação ingestão de alimentos mgdlmin ut Infusão de insulina exógena mUmin Os parâmetros do modelo e seus valores são introduzidos em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Furler et al 1985 É válido notar que todos os valores são calculados para uma pessoa levando em consideração o peso médio e estes valores não são constantes e variam de paciente para paciente Outros artigos posteriores propuseram algumas modificações e extensões do modelo proposto por Bergman como pode ser visto em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Na subclasse b temse que o autor Tiran desenvolveu modelos fisiológicos detalhados para a dinâmica da glicose Tiran Galle e Porte 1974 e da insulina Fabietti et al 2006 baseados nos parâmetros fisiológicos incorporando a taxa do fluxo sanguíneo 55 56 e trajetórias circulatórias de tecidos e órgãos específicos relacionados à dinâmica da glicoseinsulina Em Guyton et al 1978 foi sintetizado um modelo matemático compreensivo do metabolismo da glicose em uma pessoa normal baseado no conhecimento fisiológico Este modelo dividiu o corpo em seis compartimentos para estudar a homeostase da glicoseinsulina no fígado no cérebro no pâncreas nos rins nos tecidos periféricos e nos órgãos vasculares centrais Em seguida outros artigos foram publicados abordando extensões do modelo proposto em Guyton et al 1978 como pode ser visto em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 35 Microcontroladores utilizados para o controle da taxa de glicose A escolha do microcontrolador é muito importante para realizar o controle da taxa de glicose visto que este deve ser pequeno de baixo consumo de energia e pouca dissipação de potência pois a ideia é que o paciente possa comportar o dispositivo no seu corpo Com isso alguns artigos voltados para este tema implementaram seus próprios sistemas embarcados Pode ser visto em Bleris e Kothare 2005 que para a implementação do MPC foi utilizado uma placa computacional phyCOREMPC555 ilustrada na Figura 32 Esta placa contém o microcontrolador MPC555 de 32 bits Este microcontrolador é uma CPU de alta velocidade que contém uma unidade de 64 bits de ponto flutuante designado para acelerar algoritmos avançados necessários para dar suporte a aplicações complexas Os softwares utilizados como base para os algoritmos foram o Code Warrior Integrated Development Environment IDE MATLAB RealTime Workshop e SIMULINK Os resultados obtidos mostram que as otimizações duram menos que um segundo na maioria dos casos porém ainda faltou incorporar ao sistema um estimador de glicose o que irá alterar o código de otimização um pouco será ainda adicionado rotinas de programação à prova de falhas e finalmente a integração dos sensores e atuadores Com isso provavelmente é esperado que o tempo computacional aumente No final o autor informa que está estudando o artigo Bleris et al 2006 que utiliza um FPGA para 57 implementar o código do MPC segundo o autor será possível acelerar as operações matriciais associadas ao MPC Figura 32 Placa phyCOREMPC555 Fonte Bleris e Kothare 2005 Como visto em Bleris et al 2006 o autor propõe uma combinação entre software e hardware FPGA com eficiência para a implementação do MPC O autor deste artigo mostra que com um software eficiente é possível aumentar o desempenho do controlador reduzindo a memória utilizada e diminuir a potência consumida Em Chui et al 2012 teve como objetivo implementar o MPC em um hardware especial no qual as características seriam biocompatíveis como peso leve pequeno tamanho e energeticamente eficiente Com base nesses critérios e através de um estudo feito sobre vários microcontroladores o autor escolheu utilizar o Texas Instruments TI MSP430F5438A um microcontrolador RISC de 16bit com baixa potência com 256KB de memória FLASH e 16KB SRAM Outros componentes foram utilizados como um transceptor RF de baixa potência CC1101 um chip de antena da Mitsubishi uma micro bomba Bartels mp6 um reservatório de insulina e uma bateria de alimentação do sistema A placa de circuito impresso confeccionada é mostrada na Figura 33 58 Figura 33 Placa de circuito impresso do pâncreas artificial Fonte Chui et al 2012 Os resultados das simulações do paciente virtual podem ser vistos na Figura 34 Figura 34 Resultados da simulação de um paciente virtual Fonte Chui et al 2012 O paciente virtual foi modelado utilizando o modelo proposto por Bergman Phillips e Cobelli 1981 O resultado da simulação da Figura 34 mostra que o paciente teve alimentação do café da manhã almoço e jantar às 700 1200 e 1900 hora 59 respectivamente As correspondentes quantidades das refeições foram 50g 60g e 70g de carboidratos Como visto nos resultados a taxa de glicose no sangue do paciente virtual alcança o nível máximo depois de 2 horas da entrada da refeição Entretanto com uma janela de predição de 400 minutos o MPC baseado no pâncreas artificial foi capaz de manter o nível de glicose em 5mmolL depois de 57 horas da refeição Foi concluído neste artigo que os resultados mostraram baixo consumo de potência com um sistema em tamanho bem reduzido e a escolha do microprocessador foi capaz de computar o algoritmo MPC de forma eficiente e precisa em tempo real o tempo de processamento do código e da comunicação durou menos de um segundo em média cada passo 36 Comparação de Trabalhos Relacionados Os artigos analisados no Quadro 33 que desenvolveram simulações do controle da glicemia obtiveram resultados importantes Alguns destes resultados encontrados foram análises comparativas entre técnicas de controle utilização de filtros para obterem melhores resultados modelagem mais completa da dinâmica do metabolismo da glicose no corpo humano consideração de restrições mais completas e etc Porém estes artigos não implementaram nenhum protótipo em sistema embarcado para validar na prática seus resultados mesmo que sem a utilização de pacientes reais A validação prática da simulação através de um protótipo é um passo importante para que seja possível posteriormente realizar testes clínicos com pacientes reais e com isso desenvolver um sistema funcional e comercial Aos estudos que foram feitos na prática com pacientes reais ainda foram encontradas algumas limitações como falta de análise em um dia normal do paciente sem considerar situações ideais falta de padronização na alimentação diária de todos os pacientes falta de comunicação entre o sistema de infusão e o algoritmo de controle Ainda é possível notar nessa tabela que apenas dois artigos da revisão bibliográfica implementaram seu próprio protótipo em sistema embarcado para controlar a glicose porém eles fizeram uma aplicação por simulação em pacientes virtuais sem considerar o efeito de ruídos e consequentemente sem fazer uma análise de reconciliação dos dados 60 Quadro33 Visão geral de alguns aspectos da revisão bibliográficas Ano Autor Estratégia de Controle Resultados Positivos Aplicação Sistema embarcado CGM eou bomba de insulina Limitações 2003 QIN BADGWELL et al MPC Apresenta um review sobre vários trabalhos que utilizam a técnica de MPC Review Não utilizou Não apresentou artigos que utilizassem o MPC voltado para o controle da diabetes 2010 COBELLI et al PID MPC NMPC LMPC Realiza um review sobre os modelos sinais e estratégias de controle da diabetes Review Não utilizou Não realizou uma avaliação técnica dos tipos de dispositivos de monitoramento da glicose que existem no mercado 2011 BALAKRISHNAN et al Elabora um review e análise sobre os modelos da dinâmica da glicose utilizados e existentes na literatura Review Não utilizou Não foca em nenhum controlador apenas é citado quais controladores são utilizados na literatura para o controle da glicose e quais autores utilizaram 2012 WAYNE et al MPC PID Fuzzy Logic Proporciona um review com vários artigos na área de estratégias de controle da diabetes Review Não utilizou Não avaliou artigos que utilizassem as técnicas de QDMC e NLQDMC 2012 LUNZE et al PID MPC NMPC LMPC Neste review os autores fazem uma comparação entre os estudos recentes na área de controle da diabetes do tipo 1 Review Não utilizou Poderia ter comparado um número maior de artigos nas tabelas que elaborou 1999 PARKER et al LMPC MPCSE NLQDMCSE Fez uma comparação qualitativa entre as técnicas de controle abordadas e demonstrou que a Simulação MatlabSimulink Não utilizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 61 NLQDMCSE tem um melhor resultado 2001 LYNCH et al MPC Utilização do filtro de Kalman para estimação dos dados Simulação Plataforma não especificada Não utilizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 2008 MAGNI et al MPC LMPC NMPC Os pacientes são modeloados levando em consideração várias dinâmicas do organismo Simulação Plataforma não especificada Não utlizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 2008 MARCHETTI et al feedbackfeedforward Não leva em consideração algumas restrições como atividades físicas e stress e mesmo assim o controlador ainda apresenta alguns overshoots Simulação Microsoft Visual C Não utilizou Não foi utilizado em pacientes físicos apenas em pacientes virtuais 2011 CAMERON et al MPC EMPC PID Levou em consideração o risco combinado de hiper e hipoglicemia com o objetivo de minimizálo Simulação UVA Pandova Não utilizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 2011 BOIROUX et al feedbackfeedforward Em todas as situações testadas pelo autor o paciente virtual passa algumas horas consideráveis no quadro de hiperglicemia para depois entrar na faixa da normoglicemia Simulação Microsoft Visual C Não utilizou Não foi utilizado em pacientes físicos apenas em pacientes virtuais 62 2015 MOURAD et al H Utiliza o modelo mínimo de Bergman e leva em consideração distúrbios como alimentação exercícios e fortes emoções Simulação Plataforma não especificada Não utilizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 2016 RAVI et al MPC Descrição detalhada do controlador levando em consideração várias dinâmicas e restrições Simulação MatlabUVA Pandova Não utilizou Não fez testes práticos utilizando sistema embarcado 2004 HOVORKA et al NMPC Consegue uma boa comparação entre a simulação e a prática e demonstra ainda que mesmo com 30 minutos de delay das medidas do glicosímetro o controlador funciona de forma eficaz Simulação e Prática Microsoft Visual C MiniMed Medtronic A análise foi feita apenas para o paciente em jejum e não em um dia normal do paciente considerando a alimentação diária normal exercícios condições emotivas e etc 2005 BLERIS KOTHARE MPC Fez a implementação do MPC considerando restrições e não linearidades em uma Board phyCOREMPC555 para controlar a glicose em pacientes virtuais Prática Board phyCOREMPC555 Não foi utilizado em pacientes físicos apenas em pacientes virtuais 2007 GILLIS et al MPC Utilização do filtro de Kalman para estimação dos dados Prática Medtronic MiniMed Utilizou poucos pacientes 3 o que segundo o autor influenciou no estudo e não explicou muito bem como foi aplicado na prática 2011 HOVORKA et al MPC A pesquisa foi feita de acordo com circunstâncias próximas da vida real rotineira Prática FreeStyle Navigator e Deltec Cozmo Pump Os dados do sensor de glicose eram colocados manualmente no algoritmo bem como o ajuste da bomba de insulina também era manual pois não havia comunicação entre estes sistemas 2012 CK CHUI et al MPC Implementou o MPC com restrições em um µC MSP430F5438A construindo assim um protótipo capaz de fazer a leitura do glicosímetro e atuar na microbomba de infusão de insulina Prática µC MSP430F5438A transceiver CC1101 Mitsubishi chip antenna e Bartels mp6 micropump Não foi utilizado em pacientes físicos apenas em pacientes virtuais por simulação 2012 BRETON et al sCTR eCTRMPC Controle eficiente da glicemia durante a noite e mesmo quando o paciente realiza exercícios Prática DexcomFreeStyle Navigator e Omnipod Pump Falta de padronização da alimentação e exercício dos pacientes para análise comparativa 64 37 Considerações Finais do Capítulo Com o objetivo de proporcionar uma análise do estado da arte atual foi feito um estudo em alguns reviews relacionados ao tema dessa dissertação Esses artigos indicam que apesar de todos os avanços já alcançados com a utilização da técnica de controle preditivo para manter a glicemia dentro da faixa aceitável 70 110 mgdl ainda é necessário aperfeiçoar mais a integração dos três sistemas que se unem para formar um pâncreas artificial Os três sistemas referidos são o sistema de monitoramento da glicose sensores o sistema de algoritmo de controle e o sistema do atuador bombas de infusão de insulina Esses sistemas precisam estar funcionando em harmonia para poder realizar um controle totalmente autônomo O primeiro passo para obter um sistema de controle totalmente autônomo é ter um modelo bem representativo da dinâmica do metabolismo da glicose e em seguida uma boa estratégia de controle que possa manter o sistema no set point mesmo com a presença de distúrbios e ruídos Capítulo 4 Controladores PI digital e MPC no Modelo da Dinâmica da Glicose 41 O Modelo da Dinâmica do Metabolismo da Glicose em Pacientes com Diabetes Tipo 1 Os resultados e simulações deste trabalho foram feitos através de um software de cálculos matemáticos em um computador com as seguintes configurações processador i7 memória RAM de 8GB HD de 1TB e placa de vídeo de 2GB Vale ressaltar que caso seja utilizado um computador com diferentes configurações os resultados podem ser um pouco diferentes dos obtidos nesta dissertação Para realizar a simulação do modelo proposto por Bergman Phillips e Cobelli 1981 de acordo com o sistema de equações Gtp1GtXtGtGBGmealVDt Xtp2Xtp3It ItnItIbutV foram utilizados os valores dos parâmetros da Tabela 41 vistos em Fisher 1991 Lynch e Bequette 2001 É possível notar através do parâmetro p1 que representa a taxa de remoção da glicose do plasma para o fígado que o seu valor é igual a zero ou seja isso caracteriza um paciente com diabetes tipo 1 o qual não consegue absorver a glicose do plasma para o fígado corretamente 65 Tabela 41 Valores dos parâmetros das equações 31 a 33 Parâmetro Significado Valores Gt Nominal Concentração de glicose 815 mgdl It Nominal Concentração de insulina 105 mUl Xt Nominal Proporção da insulina em um compartimento remoto 000546 mUl Ib Insulina basal 45 mUl Gb Glicose basal 45 mgdl V Distribuição do volume de insulina 12 l n Taxa de desaparecimento de insulina endógena 554 min1 p1 Taxa de remoção da glicose do plasma para o fígado 0 min1 p2 Taxa de desaparecimento de insulina no compartimento remoto 0025 min1 p3 Taxa de aparecimento de insulina no compartimento remoto 0000013 mUl Gmeal Glicose liberada pelo fígado 554 mgdl ut Nominal Infusão de insulina exógena 165 mUmin Figura 41 Resposta ao degrau em malha aberta Para modelar a dinâmica do sistema implementado foi utilizada a técnica abordada em Marcelino 2009 Oliveira 2015 Ziegler e Nichols 1943 a qual diz que uma função de transferência de primeira ordem com tempo morto pode ser representada da seguinte forma Gs Keθs τs 1 em que K é o ganho τ é a constante de tempo e θ é o tempo morto do processo Com isso os parâmetros desta função de transferência podem ser encontrados de acordo com as seguintes fórmulas K Δy Δu valor final de yt valor inicial de yt valor final de ut valor inicial de ut τ 15t2 t1 θ 15 t1 t23 sendo que t1 corresponde ao tempo em que yt demora a alcançar 283 de seu valor de variação final e t2 corresponde ao tempo equivalente a 632 do valor de variação final Tabela 42 Análise da variação da saída de acordo com a variação da entrada em malha aberta Entrada insulina mUl Saída glicose mgdl Valor inicial 1650 81200 Valor final 1485 95632 Variação de amplitude 165 14432 Com isso de acordo com a Equação 42 o ganho da função de transferência é K Δy Δu 14432 162 8747 Para encontrar t1 sabendo que este é o tempo em que a saída atinge 283 do seu valor de variação final temse 283 Δy 283 14432 404 y 8120 404 8524 o tempo equivalente a esta amplitude de 8524 é de t 32217 min logo sendo que o degrau foi aplicado em t 200 min temse que t1 32217 200 12217 min Do mesmo modo para encontrar t2 sabendo que este é o tempo em que a saída atinge 632 do seu valor de variação final temse 632 Δy 632 14432 912 y 8120 912 9032 o tempo equivalente a esta amplitude de 9032 é de t 47177 min logo sendo que o degrau foi aplicado em t 200 min temse que t2 47177 200 27177 min De acordo com as Equações 43 e 44 temse que τ e θ são τ 15 t2 t1 15 27177 12217 2244 46 θ 15 t1 t23 15 12217 271773 4737 47 A partir dos resultados dos parâmetros obtidos nas Equações 45 a 47 temse a seguinte função de transferência que modela o sistema analisado Gs 8747 e4737s2244s 1 48 A resposta do sistema modelado em comparação com o sistema real é mostrada na Figura 42 Figura 42 Resposta do sistema modelado De acordo com a resposta apresentada na Figura 42 é possível notar que a função de transferência de primeira ordem com tempo morto consegue modelar de forma aceitável e suficiente a dinâmica simulada da insulinaglicose no organismo Para comprovar isso foi calculada raiz do erro quadrático médio RMSE do inglês Root Mean Square Error esse erro funciona como um índice de precisão do quanto o modelo se aproxima da curva real de modo que quanto mais próximo de zero for esse índice melhor é a representatividade da curva modelada A fórmula do RMSE está representada na Equação 49 Hyndman e Koehler 2006 RMSE Σt1N yt ŷt2N 49 em que t é o instante de tempo avaliado N é o tempo total do processo yt é o valor real observado no instante t e ŷt é o valor estimado modelado no instante t do processo O valor calculado do RMSE para a curva modelada representada pela Figura 42 foi igual a RMSE 01124 Como o índice RMSE resultou em um valor próximo de zero isso significa que a afirmação feita inicialmente está verdadeira e a função de transferência modelada proporciona uma boa representatividade do processo real Valendo ressaltar que esse indicador RMSE é mais aplicado para identificação de sistemas em que o sinal varia constantemente porém neste trabalho ele foi utilizado para fornecer uma representação numérica do quanto a curva modelada se aproxima da curva real Uma melhor métrica é usada e mostrada na seção 53 desta dissertação 42 Controladores Agora que já foi calculado o modelo do sistema o próximo passo é projetar os controladores que irão atuar no sistema Primeiramente foi projetado o controlador PI digitaldiscreto o qual consegue controlar sistemas com dinâmica lenta de forma eficiente e em seguida foi projetado o controlador preditivo MPC Ao final dos projetos dos controladores será feita uma comparação entre ambos para avaliar qual possui o melhor desempenho 421 Proporcional e Integral Digital Para sintonizar o controlador PI digital foi utilizada a regra de ZieglerNichols método da curva de reação ou método em malha aberta que se aplica quando o sistema possui resposta ao degrau na forma da Equação 41 Com base neste método os valores das constantes T período de amostragem θp tempo morto digital Kp ganho proporcional digital e τi constante de tempo digital do PI podem ser selecionados de acordo com as seguintes fórmulas Marcelino 2009 T 005τ θ 411 θp θ T2 412 Kp 09τKθp 413 τi 103 θp 414 Substituindo os valores dos parâmetros K τ e θ encontrados através das Equações 45 a 47 nas Equações 411 a 414 temse os seguintes parâmetros de sintonia do controlador PI T 0052244 4737 1359 415 θₚ 4737 1358852 5416 416 Kₚ 09224487475416 043 417 τᵢ 103 θₚ 1035416 18053 418 Substituindo os valores encontrados nas Equações 415 417 e 418 na Equação 25 a qual representa a ação de controle do controlador PI digital temse uk 0431 135918053ek ek 1 uk 1 419 Para validar o controlador projetado de acordo com a Equação 419 foi feita uma simulação com variações no set point É mostrada na Figura 43 a resposta do controlador PI digital sem ajuste fino com relação a variações no set point a cada 800 minutos Figura 43 Resposta do controlador PI digital sem ajuste fino Para a obtenção de uma resposta mais suave ou seja com um menor overshoot sobressinal foi realizado um ajuste fino através da tentativa e erro nos parâmetros do controlador sendo estes alterados de acordo com a técnica de tentativa e erro para T 5 Kₚ 027 τᵢ 1579 com isso a nova equação da ação de controle será a seguinte uk 0271 51579ek ek 1 uk 1 420 Desta forma temse o resultado da reposta do controlador com ajuste fino representado pela Equação 420 mostrado na Figura 44 74 Figura 44 Resposta do controlador PI digital com ajuste fino Através da análise do gráfico da Figura 44 é possível observar que o controlador PI digital consegue uma boa resposta com relação a variações do set point considerando que o sistema não tem nenhum ruído e também sem considerar uma resposta com relação a algum distúrbio O RMSE para o controlador PI digital com ajuste fino é igual a 24543 O baixo valor do RMSE comprova que o controlador consegue ter um bom desempenho para manter o nível de concentração de glicose no set point 421 Controle Preditivo MPC Os parâmetros de sintonia do controlador MPC estão descritos na Tabela 43 Tabela 43 Parâmetros do controlador QDMC Parâmetro Significado Valor Tₛ Tempo de amostragem 5 minutos N Horizonte do modelo 500 p Horizonte de predição 28 m Horizonte de controle 2 Δumáx Limite máximo de incremento da entrada 165 umin Limite mínimo da entrada 0 umáx Limite máximo da entrada 80 Q Ponderação de predição da saída variável controlada 1 R Supressão de incremento na entrada variável manipulada 10 Para validar o controlador MPC projetado de acordo com os parâmetros das Tabelas 41 e 43 foi feita uma simulação com variações no set point É mostrada na Figura 45 a resposta do controlador com relação a variações no set point a cada 800 minutos 76 Figura 45 Resposta do controlador MPC com variações no set point É possível perceber que o controlador MPC conseguiu controlar o sistema com relação a variações do set point de forma eficaz considerando que o sistema não possuía ruídos e que nenhum distúrbio foi aplicado Para avaliar numericamente a eficácia do controlador MPC foi calculado o RMSE sendo igual a 24512 Assim como o controlador PI digital o baixo valor do RMSE comprova numericamente que o controlador consegue controlar o nível de concentração de glicose 43 Comparação de Resultados Nesta seção são feitas comparações entre os resultados obtidos através dos controladores PI digital e MPC QDMC Primeiramente é feita uma comparação dos resultados sem considerar distúrbios e ruídos em seguida a comparação será feita levando em consideração um distúrbio de glicose alimentação e por fim será adicionado um ruído na resposta do sistema para avaliar como os controladores se comportam com relação a este problema mais realista 77 431 Sem Distúrbio e Ruídos É mostrada na Figura 45 a comparação entre as respostas dos controladores considerando apenas as variações no set point a cada 800 minutos para critério de avaliação Figura 46 Análise da resposta do sistema com os dois controladores Através da Figura 46 é possível notar que os dois controladores conseguem manter o sistema no set point porém o controlador MPC consegue uma resposta mais rápida com um menor offset O fato de o MPC proporcionar uma resposta mais rápida tem como consequência uma ação de controle com amplitude um pouco maior do que a do controlador PI como pode ser visto na Figura 47 Figura 47 Comparação das ações de controle Comparação das ações de controle PIdigital e MPC MPC PI Ação de controle mU Tempomin As respostas das ações de controle estão dentro do esperado ou seja quando o set point do nível de glicose aumenta há uma menor injeção de insulina no sistema ao passo que quando o set point da glicemia diminui há uma maior injeção de insulina no sistema para manter as taxas de glicose mais baixas 432 Com Distúrbio de Glicose alimentação Como o intuito do modelo é controlar a concentração de glicose no sangue será aplicado um distúrbio no sistema que modela a entrada de alimento no corpo humano e com isso pode ser feita uma análise mais realista da dinâmica e do modelo analisado Este distúrbio Dt representa a taxa em que a glicose entra no sangue após uma refeição O objetivo é que o modelo produza o efeito desejado do nível de glicose plasmática subindo bastante rapidamente do nível de repouso até o máximo e depois caindo para o nível de repouso lentamente Para simular a entrada de alimento será utilizado o modelo visto em Balakrishnan Rangaiah e Samavedham 2011 Fisher 1991 Friisjensen 2007 o qual tem a seguinte representação Dt Aekt t 0 425 Na Figura 48 é mostrada a resposta do sistema sem controle a um distúrbio representado pela Equação 425 com os parâmetros iguais a A 664 e k 005 aplicado em 200 minutos Figura 48 Resposta do sistema ao distúrbio de alimentação Resposta do sistema sem controle Sem controle Concentração Glicose mgdl Tempomin Distúrbio que modela uma refeição Entrada de alimento distúrbio Distúrbio mgdl Tempomin Analisando a Figura 48 é possível observar que o modelo de distúrbio utilizado para simular a ingestão de alimento corresponde com a realidade visto que a glicemia atinge o valor de pico em aproximadamente 50 minutos e depois vai decaindo lentamente até o valor nominal Porém como não há um aumento de insulina devido à falta de produção da mesma pelo organismo visto que o modelo simula uma pessoa com diabetes do tipo 1 a glicemia demora aproximadamente 1000 minutos 17 horas para atingir o tempo de acomodação considerando um erro de 3 Vale ressaltar também que os parâmetros utilizados para simular o distúrbio resultaram em um aumento aproximado de 100mgdl da glicemia o que corresponde a 100g de carboidrato puro como visto em Lynch e Bequette 2001 a relação de aumento de mgdl de glicemia a cada grama de carboidrato puro ingerida é de 11 É mostrada na Figura 49 a comparação entre as respostas e suas respectivas ações de controle dos controladores PI digital e MPC e do sistema sem controle com relação ao mesmo distúrbio aplicado anteriormente equivalente a aproximadamente 100g de carboidrato puro 80 Figura 49 Resposta comparativa com relação ao distúrbio aplicado Na Figura 49 é possível notar como os controladores conseguem conduzir a concentração de glicose para níveis aceitáveis entre 70 110 mgdl após uma refeição em aproximadamente 2 horas A ação de controle também atua como o esperado a partir do aumento da glicemia há um aumento na injeção de insulina para poder reduzir essa glicemia Para simular uma situação mais real de um dia normal de uma pessoa com diabetes tipo 1 será considerado que a mesma vai ingerir 3 refeições no dia sendo elas café da manhã às 6h almoço às 12h e jantar às 19h Essas refeições são simuladas como distúrbios com diferentes amplitudes O resultado desta simulação está representado na Figura 410 81 Figura 410 Simulação de um dia normal com 3 distúrbios diferentes refeições É possível observar na Figura 410 que um sistema sem controle não consegue estabilizar o nível de glicemia em tempo hábil de modo que o sistema ainda não atingiu o set point quando ocorre outra entrada de alimento Essa situação sem controle gera uma hiperglicemia e resulta em complicações para a pessoa Porém com o uso dos controladores é possível manter o nível de glicemia em uma faixa segura mesmo antes de acontecer outra ingestão de alimento como em um dia típico de uma pessoa sem diabetes Notase também que as respostas de saída da concentração de glicose dos dois controladores são bastante similares para estas condições Um fator comparativo importante para ser analisado entre os controladores é a quantidade de insulina utilizada através da ação de controle É mostrada na Tabela 44 a quantidade de insulina injetada em unidades de insulina e em mililitros através dos dois controladores para este exemplo ressaltando que 1ml representa 1U de insulina Tabela 44 Quantidade de insulina utilizada Quantidade de Insulina Controlador U ml PI 2795 0280 MPC 2846 0285 O resultado mostrado na Tabela 44 é muito importante pois é identificado que por conta de uma maior amplitude da ação de controle do MPC este utiliza uma quantidade de insulina um pouco maior que a do controlador PIdigital Desta forma isso implica que a longo prazo e em uma maior escala essa pequena diferença terá um impacto econômico considerável 433 Com ruído na medição de Glicose Com a adição de um ruído branco da forma v N0 005 no sinal de saída de glicose e utilizando o filtro de Kalman para fazer a reconciliação de dados temse na Figura 411 a resposta do controlador PI digital e na Figura 412 é mostrada a resposta do controlador MPC com a estimação da saída É possível notar através das Figuras 411 e 412 que o Filtro de Kalman consegue fazer a estimação dos dados de forma eficaz mesmo com um ruído considerável atuando sobre o sistema 83 Figura 411 Reconciliação de dados utilizando o Filtro de Kalman com o controlador PIdigital Figura 412 Reconciliação de dados utilizando o Filtro de Kalman com o controlador MPC 84 44 Considerações Finais do Capítulo Para controlar o nível de glicose foram projetados os controladores PI digital e MPC os quais conseguiram manter a saída do sistema no set point fornecido mesmo com a presença de distúrbio e ruídos Valendo ressaltar que a resposta do MPC é um pouco mais rápida e com um overshoot um pouco menor do que a resposta do controlador PI digital porém com um maior esforço computacional e da ação do controlador Com relação à resposta dos controladores com a adição de distúrbios de carboidrato o controlador PIdigital teve uma resposta bastante similar ao do MPC porém com uma menor ação de controle o que proporciona um menor custo com insulina como mostrado a Tabela 44 Analisando as respostas dos controladores com relação ao ruído branco inserido no sistema é possível afirmar que o Filtro de Kalman implementado consegue estimar o sinal de saída de forma eficiente e fornecendo resultados muito próximos do sinal de saída real para os dois controladores analisados 85 Capítulo 5 Realimentação dos Dados Reconciliados e Análise de Desempenho dos Controladores 51 Introdução Para aprimorar o desempenho dos controladores foram utilizados os dados reconciliados através do filtro de Kalman na realimentação do sistema Desta forma foi feita uma combinação entre o estimador o modelo e o processo como mostrado na Figura 51 Figura 51 Realimentação dos dados reconciliados no controlador Fonte Silva 2017 Tonel 2008 86 52 Comparação de resultados Nas Figuras 52 e 53 são mostradas as respostas dos controladores PI digital e MPC com suas respectivas ações de controle utilizando a realimentação de dados do filtro de Kalman com set point constante A realimentação ocorreu no instante t800 min Figura 52 Realimentação com os dados reconciliados do KF nos controladores PI digital com set point constante Figura 53 Realimentação com os dados reconciliados do KF nos controladores MPC com set point constante Através das Figuras 52 e 53 é bem notório como a resposta do sistema e a ação do controlador ficam mais suaves a partir do momento que há a realimentação dos dados reconciliados 53 Análise de Desempenho dos Controladores Como visto em Silva 2017 para avaliar o desempenho dos controladores utilizando os dados reconciliados foi utilizado o índice estatístico J o qual leva em consideração o erro e entre a variável controlada e o set point e a variação da ação de controle u da seguinte forma J i 1 N e T i Q e i Δ u T i R Δ u i 51 em que Q e R matrizes de ponderação sendo que foi considerado o valor unitário para estas matrizes O índice J descrito na Equação 51 reflete a função custo do desempenho do controlador Desta forma quanto menor for o valor deste índice menor será o custo das ações de controle e maior será o desempenho deste Breton et al 2012 Na Tabela 51 são mostrados os valores da função custo dos controladores PI digital e MPC com o set point constante para uma janela de avaliação que inicia em 200 e termina em 1500 minutos Tabela 51 Análise de Desempenho PI Digital MPC Sem Reconciliação 6713 6460 Com Reconciliação 522 973 Taxa de Redução 9222 8494 Podese observar na Tabela 51 que com a utilização da realimentação dos dados reconciliados nos controladores há uma redução significativa na função custo de desempenho em ambos os controladores Tendo destaque para o PIdigital que com a reconciliação tem uma função custo equivalente a aproximadamente 46 menor que a 88 função de custo do MPC ou seja o PIdigital consegue controlar o sistema com aproximadamente a metade do esforço do controlador MPC 54 Considerações Finais do Capítulo Foi possível notar que a realimentação dos dados reconciliados melhora consideravelmente a resposta do sistema bem como a ação de controle necessária para manter o nível de glicemia no set point como pode ser visto nas Figuras 52 e 53 Com relação a análise de desempenho dos controladores observada na Tabela 51 temse que os dois controladores têm desempenhos bastante similares antes de considerar a realimentação dos dados reconciliados porém com a reconciliação dos dados o controlador PIdigital obteve uma taxa de redução maior e um menor índice J o que significa que este controlador consegue controlar o sistema reduzindo o erro com um menor esforço da ação de controle Valendo destacar ainda que o esforço computacional do controlador PIdigital é bem menor que o do controlador MPC fazendo com que sua implementação seja mais simples e exija menos do hardware Desta forma diante dessas condições analisadas o controlador PIdigital se destaca com relação ao MPC 89 Capítulo 6 Implementação do Sistema de Controle Embarcado 61 Micro Controlador NanoArduino O primeiro passo para a implementação do sistema de controle embarcado foi fazer a escolha do micro controlador adequado para aplicação que está sendo proposta nesta dissertação Para fazer essa escolha foram levados em consideração os dados levantados na Tabela 21 em que é possível notar que os controladores analisados têm características técnicas similares desta forma para a tomada de decisão de escolha foi analisado aquele que tem o menor preço por questões de tornar mais viável economicamente o projeto dimensão e peso visto que a pessoa irá usar o controlador junto ao corpo com isso temse que o Nano Arduino e o dsPIC30F4011 se destacam dos demais nesses quesitos Porém ainda existem duas grandes diferenças básicas entre eles a primeira é o preço e a segunda é o fato de o Nano Arduino já ser uma plataforma pronta para uso com entrada mini USB para a comunicação serial e um software de programação em linguagem C que permite uma fácil programação e gravação direta no hardware através do cabo mini USB sem a necessidade de ter um gravador externo para isso ao passo que para o PIC é necessário ter um gravador externo o que acaba encarecendo o preço de implementação Por esses motivos que o controlador escolhido para a implementação embarcada dessa dissertação foi o Nano Arduino É mostrado na Figura 61 o Nano Arduino que foi utilizado para a implementação do sistema de controle nesta dissertação 90 Figura 61 Nano Arduino 30 Fonte Elaboração do autor É possível ter uma noção da pequena dimensão deste controlador quando comparado ao de uma moeda de um real Desta forma notase que seria possível levar este controlador junto ao corpo de alguma forma sem gerar tanto incômodo para o paciente 62 Visão Geral do Sistema de Controle Embarcado Hardware in Loop HIL Depois de escolhido o micro controlador foi feita a implementação da estratégia de controle que obteve destaque com base nas considerações finais do capítulo anterior sendo essa a estratégia de controle PIdigital O sistema de controle embarcado foi elaborado com base na técnica de hardware in loop HIL a qual é utilizada para desenvolvimento e teste de simulações em tempo real em sistemas embarcados A simulação HIL consiste em ter uma representação matemática de toda a complexidade da dinâmica de uma planta ou de um sistema em um computador que possa simular a realidade com base em modelos No caso estudado dessa dissertação a simulação HIL irá representar um paciente com diabetes do tipo 1 virtualmente e além disso irá simular o funcionamento de sensores de glicose e atuadores de insulina Kirlin 2016 Desta forma o HIL irá fazer a interface entre a simulação do paciente virtual e o sistema embarcado em tempo real O valor de cada leitura simulada dos sensores de 91 glicose é enviado para o sistema embarcado junto com o instante de tempo atual e o período de amostragem o qual irá através da estratégia de controle PIdigital controlar o nível de glicose com base nas ações de controle de insulina que serão enviadas de volta para o paciente virtual com a realimentação feedback do sistema Toda essa comunicação serial entre o simulador no computador e o sistema embarcado é feita através do USB Para o melhor entendimento visual do HIL é possível observar na Figura 62 a visão geral do sistema de controle embarcado utilizando esta técnica Figura 62 Visão geral do sistema HIL Fonte Elaboração do autor A cada instante de tempo o sensor faz a medição da glicemia do paciente virtual e envia para o controlador o qual envia a ação de controle de volta para o paciente para que o atuador possa fazer a injeção dessa insulina e dessa forma conseguir manter a glicemia controlada 92 63 Comunicação Serial USB e Protocolo A comunicação serial USB é o meio o qual viabiliza a interação entre a placa do Nano Arduino e o computador Nessa comunicação envolvendo hardware e software temse que o hardware vai fazer a ligação elétrica entre os dispositivos e o software vai fazer o envio de dados ordenadamente e sequencialmente ou seja bit a bit O sentido de transmissão desse tipo de comunicação é FullDuplex ou seja o dispositivo pode transmitir e receber dados simultaneamente desta forma o Arduino tanto pode receber os dados indicando o nível de glicemia do computador como pode enviar a ação de controle referente a injeção de insulina de volta para o paciente virtual Outro ponto importante desta comunicação é o método utilizado que para o caso do USB é o método assíncrono ou seja não é necessário um sinal de clock para o envio dos dados porém é necessário a utilização de um parâmetro chamado Baud Rate que especifica a velocidade de recepção e envio com isso é preciso que os dispositivos que estão se comunicando utilizem a mesma taxa Baud Rate A porta USB utilizada para a comunicação foi a COM 3 do computador sendo que o Arduino detecta automaticamente a porta em que está inserido Além disso o Arduino possui uma biblioteca pronta para a comunicação serial para facilitar a programação Inicialmente devese configurar a comunicação serial através da função Serialbegin e dentro dessa função é determinada a taxa de Baud Rate que será utilizada na comunicação entre os dispositivos que para este caso foi de 9600 Para a leitura dos dados no Arduino é utilizada a função Serialread e para enviar os textos é utilizada a função Serialprint O software utilizado no PC para fazer a comunicação com o Arduino também já possui uma biblioteca para fazer esse tipo de comunicação sendo que para a leitura dos dados da serial é utilizada a função fgetl e para enviar os dados é utilizada a função fprintf Vale ressaltar que a comunicação dos dados é feita através de caracteres seguindo a tabela ASCII Deste modo foi preciso converter esses caracteres em números do tipo float tanto no Nano Arduino quanto no software No software é necessário criar um objeto de comunicação serial e iniciálo com as mesmas configurações que serão utilizadas no Arduino como o Baud Rate e o Timeout tempo de espera depois que um dado é recebido ou enviado que para este caso foi de 10 milissegundos Este tempo de espera timeout é necessário para que o software possa fazer o processamento dos devidos cálculos antes que outro dado seja requisitado 93 A comunicação foi feita através do envio de 3 dados do software para o controlador no Arduino sendo estes o nível de glicemia Gk o instante de tempo atual da simulação k e o período de amostragem T Para que o Arduino conseguisse entender quais eram os dados foi criado um simples protocolo de comunicação no qual eram enviados os dados numa ordem préestabelecida sendo 1º Gk 2º k e 3º T Além disso depois de cada dado é enviado o caractere ponto e vírgula o qual simboliza o final de cada dado Desta forma foi criado um código de protocolo no Arduino para que ao receber os dados fosse guardando nas respectivas variáveis de glicemia tempo e T Em seguida esses caracteres eram convertidos para os dados do tipo float e depois eram utilizados para calcular a ação de controle do PIdigital Depois de calculada a ação de controle esta era enviada pelo USB para o software o qual convertia o caractere para tipo double e então era inserido no modelo do metabolismo do paciente com diabetes do tipo 1 para um novo cálculo Os códigos utilizados para a realização do controle e comunicação entre o Arduino e o software estão no Apêndice A 63 Resultados e Simulações HIL Para analisar a resposta do controlador PIdigital embarcado HIL considerouse os mesmos parâmetros da ação de controle da Equação 420 e foi adicionado o mesmo distúrbio utilizado na Figura 48 Com isso o resultado da ação de controle embarcada é mostrado na Figura 63 94 Figura 63 Resposta do sistema HIL ao distúrbio Para fazer uma comparação entre os resultados obtidos através do sistema embarcado e da simulação do SIMULINK foram plotados os resultados na Figura 64 simulando um dia normal com três refeições de um paciente virtual Figura 64 Comparação das respostas simulada e embarcada 95 Na Figura 64 é possível notar que a resposta do sistema embarcado está coerente com a resposta obtida através da simulação no SIMULINK valendo ressaltar que a diferença entre as respostas é devido ao software SIMULINK utilizar um algoritmo de cálculo numérico diferente para fazer a resolução das equações e das EDOs Essa diferença pode ser reduzida com base em um novo ajuste fino nos parâmetros do PI digital do sistema embarcado 631 Análise do sistema com ruído Com a adição de um ruído branco da forma v N0005 no sinal de saída de glicose e utilizando o filtro de Kalman para fazer a reconciliação de dados temse na Figura 65 a resposta do controlador no sistema embarcado Figura 65 Resposta ao ruído com estimação de dados Pode ser visto no gráfico da Figura 65 que a resposta do controlador embarcado com ruído e estimação dos dados através do filtro é similar a resposta obtida através da simulação no software Para analisar o desempenho do sistema embarcado com a realimentação dos dados reconciliados com base na teoria vista no capítulo anterior temse na Figura 66 a resposta do controlador embarcado com a respectiva ação de controle utilizando a 96 realimentação de dados do filtro de Kalman com set point constante A realimentação ocorreu no instante t800 min Figura 66 Realimentação dos dados reconciliados A resposta representada na Figura 66 é coerente com a resposta da simulação obtida no capítulo anterior mostrando que ao realimentar os dados reconciliados o controlador e a saída do sistema ficam mais suaves o que representa um melhor desempenho e menor esforço da ação de controle resultando em mais economia de insulina Para avaliar numericamente o desempenho do controlador com a reconciliação dos dados foi feito o cálculo utilizando o índice de desempenho da Equação 51 Na Tabela 61 são mostrados os valores da função custo do controlador PIdigital embarcado sem e com a realimentação dos dados reconciliados considerando o set point constante para uma janela de avaliação que inicia em 200 e termina em 1500 minutos 97 Tabela 61 Análise de Desempenho PI Digital embarcado Nano Arduino PI Digital simulado Software Sem Reconciliação 20313 6713 Com Reconciliação 2435 522 Taxa de Redução 8801 9222 Através da Tabela 61 é possível notar que a taxa de redução de quase 90 também foi bastante significativa no controlador embarcado o que comprova a eficiência da reconciliação dos dados 64 Considerações Finais do Capítulo A escolha do Nano Arduino ajudou a viabilizar a implementação da comunicação serial e do controlador devido ao fato de ser feito através da programação em linguagem C similar a linguagem utilizada no software Outro fator que auxiliou no processo de implementação foi o fato de o Arduino não precisar de um gravador externo para gravar o código no microcontrolador visto que isto é feito diretamente pela porta USB do computador Depois de analisada a viabilidade técnica do Arduino foi elaborado um protocolo de comunicação com o software para que ambos pudessem se entender de forma simples e com um código eficiente o qual ocupasse pouca memória do microcontrolador Com viabilidade da comunicação foi possível transferir as informações do software a respeito do nível de glicemia do instante de tempo atual e do período de amostragem para que o Nano Arduino pudesse através da estratégia de controle PIdigital fazer o cálculo do erro e utilizar este dado na estratégia de controle a qual resulta na ação de controle de insulina necessária a ser aplicada no modelo para que o paciente virtual possa ter os seus níveis de glicemia normais e não tenha problemas colaterais de saúde Foi possível ver através da Figura 62 que o controlador embarcado responde de forma similar ao controlador desenvolvido por simulação sendo que a diferença observada é por conta da forma como o software faz o cálculo numérico da modelagem Na Figura 63 é visto que é possível fazer a reconciliação dos dados através do filtro de Kalman que está implementado no software fazendo com que o Arduino obtenha uma saída de glicemia um pouco mais suave e menos ruidosa para poder efetuar os cálculos 98 Os dados reconciliados utilizados na realimentação do controlador fazem com que a ação de controle seja mais eficiente o que vai gerar uma maior economia e menor desgaste da bomba de infusão de insulina como pode ser visto na Figura 64 Na Tabela 61 é visto numericamente como essa reconciliação melhora o desempenho do controlador reduzindo o valor da sua função de custo em quase 90 Capítulo 7 Conclusões e Recomendações de Trabalhos Futuros Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de um sistema de controle embarcado com a finalidade de controlar o nível de glicose no sangue de um modelo de paciente com diabetes tipo 1 através da técnica Hardware in Loop HIL Para que fosse possível fazer esta implementação primeiramente foi feita uma ampla revisão bibliográfica para ter um conhecimento mais sólido do estado da arte envolvido neste tema Com base nessa revisão foi visto que inicialmente deveria ser feito o levantamento do modelo matemático de um paciente com diabetes tipo 1 com isso para este trabalho foi utilizado o modelo desenvolvido por Bergman et al 1981 devido a sua simplicidade e por ter uma representação fisiológica com boa precisão Após de ter sido feito o levantamento do modelo do modelo através de uma função de transferência de primeira ordem a qual representou de forma eficaz o sistema devido ao fato de a raiz do erro quadrático médio ter tido o valor igual a RMSE 01124 ou seja bem próximo de zero Com o modelo levantado foi feita a implementação dos controladores PIdigital e MPC os quais puderam controlar o sistema de forma coerente visto que conseguiram manter a saída do sistema no set point mesmo com a adição de distúrbios e com a presença de ruídos Para fazer a reconciliação dos dados ruidosos foi utilizado o filtro de Kalman o qual pode estimar de forma eficaz a saída real do sistema Para avaliar matematicamente qual dos controladores tinha o melhor desempenho considerando o sistema estudado neste trabalho foi feita a análise de desempenho através de uma função de custo que levava em consideração o erro e a ação de controle de ambos os controladores Com base na função de custo foi visto que o controlador PIdigital obteve o melhor desempenho quando havia a realimentação dos dados reconciliados ou seja em condições mais reais com a presença de ruído o controlador PIdigital proporciona um menor custo visto que obteve um menor índice J se comparado com o do MPC nas mesmas condições Este menor índice representa que o controlador consegue 99 100 reduzir o erro do sistema com uma ação de controle menor o que gera mais economia devido ao menor desgaste da bomba de infusão e o uso de uma quantidade menor de insulina Vale ainda destacar que o controlador PIdigital tem um esforço computacional menor que o do controlador MPC Diante dessas observações e da menor exigência que o controlador PIdigital requer do microcontrolador foi utilizada essa técnica de controle para a implementação no sistema embarcado Vale ressaltar que o controlador PIdigital teve destaque no modelo analisado nesse trabalho visto que o modelo do metabolismo da glicose possui uma dinâmica lenta e para estes casos o PI tem um bom desempenho Depois de feita a análise de desempenho das estratégicas de controle foi analisado qual seria o microcontrolador existente no mercado que melhor atenderia as exigências do sistema de controle elaborado com um menor custo baixo consumo de energia e com uma pequena dimensão para que se torne o menos invasivo o quanto for possível para o paciente de utilizar Diante da análise e comparações feitas neste trabalho foi visto que o Nano Arduino atenderia melhor as exigências Foi desenvolvido um protocolo de comunicação bem simples entre o Arduino e o software para que pudesse viabilizar o sistema de controle embarcado através da técnica HIL Através dos resultados obtidos no sistema embarcado foi possível notar que esse sistema consegue controlar o nível de glicose de forma coerente com a simulação anteriormente implementada somente no software A pequena diferença observada nos resultados pode ser corrigida com novo ajuste fino nos parâmetros do controlador embarcado Além disso também foram inseridos distúrbios e ruídos no sistema embarcado e o mesmo conseguiu manter o controle Assim como na análise de desempenho do controlador somente simulado no software o sistema embarcado também teve uma grande redução da função de custo quando considerados os dados reconciliados sendo esta redução de aproximadamente 90 o que proporciona uma maior economia para o usuário Como recomendações de trabalhos futuros temse Adicionar a entrada de Glucagon ao sistema de controle para que possam ser evitados quadros de hipoglicemia também Utilização de outros modelos para efeito de comparação com o modelo analisado neste trabalho Adicionar outros distúrbios ao sistema como o efeito da atividade física estresse e etc 101 Implementar outros tipos de controladores não lineares por exemplo para realizar comparações de desempenho com os controladores analisados neste trabalho Aplicação de uma bomba de infusão de líquido para simular a insulina no sistema embarcado com utilização da instrumentação eletrônica para adequar a saída do controlador a quantidade de líquido que a bomba injeta e Utilizar um glicosímetro ou algum sensor que o simule para enviar a informação do nível de glicose para o sistema embarcado tornando o sistema mais próximo de um produto final 102 Revisão Bibliográfica ARDUINO NANO Arduino Nano Disponível em httpsstorearduinoccusaarduinonano Acesso em 29 dez 2017 ARDUINO UNO REV3 Arduino Uno Rev3 Disponível em httpsstorearduinoccusaarduinounorev3 Acesso em 29 dez 2017 BALAKRISHNAN N P RANGAIAH G P SAMAVEDHAM L Review and Analysis of Blood Glucose BG Models for 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165ones1minutos Vetor para auxiliar no plot da ação de controle 28 us 165 Valor basal da entrada de insulina 29 T 5 período de amostragem 30 31 Entrada Variada 32 setpoint 815ones1800 87ones1800 93ones1800 80ones1600 33 setpoint 815ones1500 84ones1940 34 35 Entrada Constante 36 setpoint 815ones1minutos 37 38 estadoestacionariou 165 Estado estacionário da insulina entrada 39 40 Distúrbio Glicose 41 D 665exp005tempo 42 D zeros1199 D11minutos199 43 44 D1 25exp005tempo Café da manhã 45 D2 5exp005tempo Almoço 46 D3 3exp005tempo Jantar 47 D zeros1359 D11360 D21420 D31302 Vetor com os 3 distúrbios 48 49 Distúrbio zero 50 D zeros1minutos 51 52 Entrada de insulina 53 u estadoestacionariou01zeros1200 ones1minutos200 Entrada de insulina 54 u estadoestacionariou u 55 u estadoestacionariou 56 57 Inicialização dos parâmetros 58 parametros zeros31 59 saidafiltro zeros41 60 glicoseestimada zeros1minutos 61 glicosereal zeros1minutos 62 glicoseruido zeros1minutos 63 erro zeros1minutos 64 d zeros1minutos 65 66 for i 1minutos 67 68 69 num1 num2strerro 70 num1 num2strglicose Conversão do valor de glicose para string 71 num2 num2stri Conversão do valor de tempo atual para string 72 num3 num2strT Conversão do valor do período de amostragem para string 73 inString num1num2num3 Formação do vetor a ser enviado para o arduino 74 75 Código para considerar o tempo de amsotragem no controle 76 if modiT 0 77 fprintfcominString Envio dos dados para o arduino 78 a1 fgetlcom Recebimento dos dados do arduino 79 pause001 Timeout de 10ms igual ao arduino 80 us str2doublea1 Conversão do byte em double 81 end 82 usploti us Vetor utilizado para plotar a ação de controle 83 di us 165 Vetor utilizado para análise de desempenho da ação de controle 84 85 86 estados modelometabolismo2estadosDiusT Função do modelo do sitema 87 glicose estados1 Ausência de ruído 88 89 Análise da resposta com ruído Filtro de Kalman 90 glicose estados1 rand1 rand1 Com ruído 91 glicoseruidoi glicose 92 parametros us glicose i 93 saidafiltro filtrokalmanarduinoparametros 94 glicoseestimadai saidafiltro11 95 glicosereali estados1 96 if i1 97 glicose glicoseestimadai 98 end 99 100 glicemiai glicose 101 erroi setpointi glicemiai 102 103 PLOT REAL TIME 104 subplot211 105 plottempoiglicemiaib 106 axis0 minutos 76 96 107 axis0 minutos 76 96 108 hold on 109 grid on 110 plottemposetpointk 111 subplot212 112 hold off 113 plottempousplotr 114 hold on 115 grid on 116 axis0 minutos 14 20 117 plottemposetpointr 118 drawnow 119 end 120 121 Plot da resposta do sistema e da ação de controle resultante 122 123 subplot211 124 plottemposetpointk 125 hold on 126 plottempoglicemia 127 plottempoglicoseestimadar 128 plottempoglicoserealk 129 axis0 minutos 80 825 130 subplot212 131 plottempousplot 132 axis0 minutos 161 168 133 134 135 fclosecom 136 deleteinstrfindall 1 2 3 Dissertação do mestrando Matheus Canuto Oliveira 4 Orientador Dr Edward David Moreno 5 Título IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE EMBARCADO PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS 6 DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 7 Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal 8 de Sergipe PROEEUFS 9 Ano 2018 10 11 12 String inString String que recebe os dados de entrada 13 float erro 0 Inicialização do erro 14 float setpoint 815 Inicialização do set point 15 float glicemia 0 Inicialização do dado recebido do matlab como glicemia 16 int tempo 0 Inicialização do dado recebido do matlab como tempo 17 int T 0 Inicialização do dado recebido do matlab como período de amostragem 18 int index 0 Inicialização de variável auxiliar para a contagem da finalização dos dados protocolo ponto e vírgula 19 String newstr10 array de 7 posições 20 float estadoestacionario 165 Estado estacionário da entrada de insulina condição inicial 21 22 Parâmetros do controlador PIdigital com ajuste fino 23 float kc 027 Constante proporcional 24 float tali 1579 Constante integrativa 25 26 Parâmetros do controlador PIdigital sem ajuste fino 27 float kc 043 Constante proporcional 28 float tali 1809 29 30 31 Inicialização dos parâmetros utilizados no controlador para guardar o erro e ação de controle 32 passados no instante k1 33 float lasterro 0 34 float lastus 0 35 36 37 void setup 38 Inicialização da porta serial com o Baud Rate de 9600 39 Serialbegin9600 40 41 42 void loop 43 Leitura dos dados enviados pelo Matlab 44 while Serialavailable 0 45 int inChar Serialread 46 iftempo1 47 lasterro 0 48 lastus 0 49 setpoint 815 50 51 Mudança de Set point 52 if tempo 500 53 setpoint 84 54 55 Código que vai fazer o protocolo de recebimentos dos dados com base na sequência estabelecida 56 e considerando como caractere de final de variável o ponto e vírgula 57 if inChar 58 if inChar 59 inString charinChar 60 61 else 62 ifindex0 63 glicemia inStringtoFloat Conversão da Glicemia de string para float 64 inString 65 66 ifindex1 67 tempo inStringtoInt Conversão do tempo de string para float 68 inString 69 70 ifindex2 71 T inStringtoInt Conversão do período de amostragem de string para float 72 inString 73 74 index 75 76 77 else 78 erro setpoint glicemia Cálculo do erro 79 80 Ação de Controle PI discreto 81 uk Kc1 TTaliek ek1 uk1 82 float us kc1 Ttalierro lasterro lastus 83 lasterro erro 84 lastus us 85 float ys us estadoestacionario Ação de controle 86 87 Envio da ação do controle para o Matlab 88 Serialprintlnys 89 90 Limpeza das variáveis utilizadas para receber os novos dados 91 inString 92 erro 0 93 tempo 0 94 T 0 95 glicemia 0 96 index 0 97 delay10 98 99 100 101 1 2 3 Dissertação do mestrando Matheus Canuto Oliveira 4 Orientador Dr Edward David Moreno 5 Título IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE EMBARCADO PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS 6 DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 7 Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal 8 de Sergipe PROEEUFS 9 Ano 2018 10 11 12 13 14 Filtro de Kalman 15 Código adaptado do Prof Dr Oscar Zanabria Sotomayor 16 17 18 19 function yskalman filtrokalmanarduinou 20 21 u1 u1 22 y1 u2 23 ts u3 24 25 26 global u0 y0 x0 L Ad Bd Cd P0 R1 R2 27 28 T5 tempo de amostragem 29 uk u1 165 Ação de controle de entrada insulina 30 yk y1 815 Saída do sistema glicemia 31 32 33 34 if ts1 35 Condições iniciais do filtro 36 u0 0 37 y0 0 38 x0 000 39 P0 109diag1 1 1 40 R1 055diag1 1 1 41 R2 099diag1 42 43 sys tf8747 2244 1iodelay 4737 Essa é a FT do sistema modelado 44 sys tf857 1143 005079 2244 3092 1463 0005926 Aproximação de PADE FT modelada 45 sys2 sssys 46 sys3c2dsys2T Conversão para o modelo disccreto 47 Adsys3A 48 Bdsys3B 49 Cdsys3C 50 Ddsys3D 51 52 verfica observabilidade do sistema 53 OBobsvAdCd 54 rankOB 55 56 end 57 58 59 Cálculo dos parâmetros do Filtro 60 61 Lact AdP0CdpinvR2 CdP0Cd 62 Pact Ad LactCdP0Ad R1 63 xactAdLactCdx0Bdu0Lacty0 64 yestCdx0 65 66 Saída do Filtro 67 yskalmanyest815x0 68 69 Atualização do Filtro 70 u0 uk 71 y0 yk 72 x0 xact 73 P0 Pact 1 2 Dissertação do mestrando Matheus Canuto Oliveira 3 Orientador Dr Edward David Moreno 4 Título IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE EMBARCADO PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS 5 DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 6 Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal 7 de Sergipe PROEEUFS 8 Ano 2018 9 10 11 12 Modelo do metabolismo proposto por Bergman 13 14 15 function sys modelometabolismo2xdistentradatamos 16 17 18 Entradas do sistema 19 D dist Entrada de alimento distúrbio 20 us entrada Entrada de insulina mgdL 21 22 Parâmetros do modelo Fisher 1991 23 24 Pessoas normais 25 p1 0028 min1 26 p2 0025 min1 27 p3 0000013 uU1Lmin2 28 29 Pessoas com diabetes 30 p1 0 min1 31 p2 0025 min1 32 p3 0000013 uU1Lmin2 33 34 35 n 554 min1 36 Gb 45 mgdl 37 Ib 45 mUl 38 V 12 L 39 Gmeal 554 40 41 T tamos 42 Estados do sistema 43 G x1 mgdl 44 X x2 min1 45 I x3 mUl 46 47 Modelo matemático de Bergman 48 dG p1XG p1Gb GmealV D 49 dG p1G XG Gb GmealV D 50 dX p2X p3I 51 dI nI Ib usV 52 53 G G dGT 54 X X dXT 55 I I dIT 56 G G dG 57 X X dX 58 I I dI 59 60 sys G X I 61 sys dG dX dI 62 63 64 65 66 end 1 2 Dissertação do mestrando Matheus Canuto Oliveira 3 Orientador Dr Edward David Moreno 4 Título IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CONTROLE EMBARCADO PARA REGULAÇÃO DAS TAXAS 5 DE GLICOSE EM UM MODELO DE PACIENTE COM DIABETES TIPO 1 6 Programa de PósGraduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal 7 de Sergipe PROEEUFS 8 Ano 2018 9 10 11 12 Controlador QDMC 13 Código adaptado do Prof Dr Oscar Zanabria Sotomayor 14 15 16 17 function ys controladorqdmcu 18 19 ysp1 u1 20 yp1 u2 21 tempo u3 22 23 24 global H NN R W Smn Sm Ns e10 u0 ypm0 Umax Umin Dumax Ymax Ymin d2 e2 25 26 27 ny 1 numero de saidas 28 nu 1 numero de entradas 29 N 500 horizonte do modelo 30 p 28 horizonte de prediçao 31 m 2 horizonte de controle 32 Ts 5 tempo de amostragem min 33 umax 80 limite máximo de entrada 34 umin 0 limite mínimo de entrada 35 dumax 165 variação máxima da entrada 36 tp1TsTsTsN 37 38 yp yp1 39 ysp ysp1 40 ypp 41 yspp 42 for i1N 43 ypp yppyp 44 yspp ysppysp 45 end 46 47 48 if tempo0 49 50 Condições iniciais 51 u0 165 52 ym0 815 53 ypm0 54 for i1N 55 ypm0 ypm0ym0 56 end 57 e10 yspp1nyp ypm01nyp 58 59 60 g11 tf8747 2244 1iodelay 4737 Essa é a FT do sistema modelado 61 g11 tf857 1143 005079 2244 3092 1463 0005926 PADE FT modelada 62 sg11 stepg11tp 63 G11 sg111N 64 65 Matriz de resposta ao degrau 66 Gm G11 67 68 Matriz Dinâmica 69 for in1N 70 for iy1ny 71 for iu1nu 72 smiyin1nyiu Gminiu1nyiy 73 end 74 end 75 end 76 77 a sm1nyp 78 Smn a 79 for iu1m1 80 azerosnynua1p1ny 81 SmnSmn a 82 end 83 84 Matriz auxiliar de cálculo 85 Sm sm1nyN 86 87 Matriz de deslocamento 88 Ns zerosN1nyny diagones1nyN1 89 zerosnyN1ny diagones1ny 90 91 fator de supressao das manipuladas 92 r10 93 rr 94 for im1m 95 rrrr r 96 end 97 R diagrr 98 99 fator de supressao das controladas 100 w1 101 ww 102 for iy1p 103 wwww w 104 end 105 W diagww 106 107 Matrix H 108 HSmnWWSmn RR 109 HHH2 110 111 Matriz auxiliar de restrições 112 NNdiagones1nu 113 auxdiagones1nu 114 for i1m1 115 auxaux diagones1nu 116 NNNN zerosinunu 117 aux 118 end 119 120 Dumaxdumax 121 Umaxumax 122 Uminumin 123 for i1m1 124 UmaxUmaxumax 125 UminUminumin 126 DumaxDumaxdumax 127 end 128 129 end 130 131 Matrix H W ct 132 RR 133 WWdiagwww 134 HHSmnWWSmn RR 135 SmnSmn 136 DumaxDumax 137 UminUmin 138 UmaxUmax 139 NNNN 140 141 Matriz ct 142 cte10WWSmn 143 144 145 ubu0 146 for i1m1 147 ububu0 148 end 149 150 Inclusão das restrições de entrada 151 A1NNNN 152 b1UmaxubUminub 153 AA1 154 bb1 155 156 Inclusão das restrições da variação da entrada 157 A2diagones1numdiagones1num 158 b2DumaxDumax 159 AAA2 160 bbb2 161 162 Otimização quadrática QDMC 163 options optimsetLargeScaleoffDisplayoff 164 du quadprogHctAboptions 165 166 Correção do último movimento de controle 167 us u0 du1nu 168 169 output 170 ys us 171 172 Correção da última medição de saída 173 dypp1nyypm01ny 174 dex 175 for i1N 176 dexdexd 177 end 178 ypm0ypm0dex 179 180 Atualização da saída através da matriz de deslocamento 181 ypm ypm0 Smdu1nu 182 ypm Nsypm 183 e10 yspp1nyp ypm1nyp 184 e2 e1011 185 u0 us 186 ypm0 ypm PEDRO ANDRÉ BRAGA DE OLIVEIRA Teoria do controle ótimo aplicado ao controle do nível de glicose no sangue de um paciente possuidor da doença Diabetes Mellitus Juvenil Tipo I São Paulo 2010 PEDRO ANDRÉ BRAGA DE OLIVEIRA Teoria do controle ótimo aplicado ao controle do nível de glicose no sangue de um paciente possuidor da doença Diabetes Mellitus Juvenil Tipo I Trabalho de conclusão de curso apresentado ao Curso de Matemática Aplicada e Computacional da Universidade de São Paulo como requisito para obtenção do grau de BACHAREL em Matemática Aplicada e Computacional com Habilitação em Sistemas e Controle Orientador Pedro Aladar Tonelli Matemática Aplicada IME USP São Paulo 2010 Dedicatória Texto da Dedicatória Agradecimentos Texto do Agradecimento Resumo Este trabalho busca apresentar uma aplicação da teoria de controle ótimo no tratamento de uma pessoa portadora da doença Diabetes Mellitus Juvenil Tipo I através do controle do nível de glicose no sangue de tal pessoa Tal doença se caracteriza por um total não funcionamento do pâncreas na sua função de produzir o hormônio insulina principal responsável pela regulação do nível de glicose dentro de uma faixa normal à qual é chamada de euglicêmica Tradicionalmente adotase como tratamento para essas pessoas a infusão manual de insulina por via oral ou diretamente na corrente sanguínea pela veia esta última se denomina subcutânea No entanto tais procedimentos apresentam inconvenientes porque provocam ocasionais descontroles no nível da glicose abaixo da faixa euglicêmica colocando a saúde do diabético em risco de graves doenças podendo chegar até mesmo à morte A proposta e desafio atual da medicina para solucionar este problema é a utilização de um equipamento automático que possua tecnologia e inteligência suficientes para controlar o nível de glicose no paciente através do monitoramento constante dos valores de glicose no sangue e a injeção automática de insulina via subcutânea a qual deve possuir sua dose calculada de tal maneira que o nível de glicose no paciente fique o máximo de tempo possível dentro da faixa euglicêmica como se a pessoa possuísse o pâncreas funcionando normalmente O objetivo deste trabalho é apresentar o fundamento matemático do cálculo utilizado por um dos possíveis algoritmos que este equipamento pode utilizar que se denomina Teoria do Controle Ótimo Abstract Tradução do resumo em inglês Sumário 1 Introdução1 2 A doença Diabettes Mellitus 3 3 Teoria do controle ótimo5 31 Principio do mínimo de Pontryagin com tempo inicial e final fixos sem inequações limitadoras do controle7 32 Problema do regulador Linear Quadrático 13 33 O regulador linear quadrático como minimizador do erro 21 4 Modelagem matemática do metabolismo da glicose23 41 Modelo simplificado do metabolismo da glicose23 42 Controle ótimo do nível da glicose27 5 Simulação do Modelo desenvolvido 36 6 Apresentação de outros modelos42 61 Modelo envolvendo Glucagon Insulina e Glicose42 62 Modelo com observador de estado44 63 Observador de estado utilizandose de filtro de Kalman45 7 O Pâncreas Artificial48 71 Sistema em malha fechada comparado com sistema em malha aberta 49 72 Problemas no Controlador49 8 Conclusões51 9 Referências Bibliográficas 52 1 1 Introdução Neste trabalho foram abordados O desenvolvimento do fundamento matemático da teoria do controle ótimo de maneira genérica a qual poder ser aplicada em diversas áreas da ciência e tecnologia A modelagem do metabolismo da glicose no sangue de um individuo de tal maneira que através do modelo analisado possa ser utilizado a teoria de controle ótimo para o controle do nível da glicose em pacientes com Diabetes Foram encontrados vários modelos em literaturas de simples à complexos sendo que foi um deles foi escolhido para se fazer a aplicação da teoria de controle ótimo e os outros foram apresentados de maneira resumida com suas principais características A escolha do modelo utilizado se deu por causa de sua simplicidade pois o mesmo considera o corpo humano como um único compartimento os vários hormônios que influenciam na dinâmica do nível da glicose como sendo um todo chamado de rede hormonal as constantes do metabolismo hormonal da pessoa como sendo constantes e conhecidas e a execução de controle como sendo de forma continua Estas simplificações proporcionaram uma integração mais gradativa da teoria com a modelagem do problema Os outros modelos que foram apresentados de maneira resumida possuem característica importantes que são adicionadas à este modelo simples de tal maneira que a mesma teoria pode ser utilizada nestes modelos mais complexos também Foi feita uma simulação da aplicação da teoria do controle ótimo no modelo analisado utilizandose do programa MatLab Simulink e nesta simulação o algoritmo de controle se mostrou eficiente No entanto ficou evidente pela análise desta simulação a necessidade da utilização de modelos mais completos para uma aplicação real 2 Dentre as necessidade de incrementos importantes no modelo simplificado e isto verificado inclusive na simulação feita foi a consideração de uma substância que possua efeito contrário à insulina no nível de glicose no sangue que é o glucagon proporcionando então que o controle seja feito utilizandose da injeção dessas duas substâncias insulina e glucagon através da um controle efetuado mediante a dinâmica das três substâncias glicose insulina e glucagon Encontramos em literatura a descrição de um ensaio real que se utilizou da injeção dessas duas substâncias em porcos para o controle da diabetes Uma segunda necessidade de aprimoramento na modelagem do metabolismo da glicose é a consideração de que os níveis de todas as substâncias envolvidas no controle não são disponíveis para uma leitura real pelo sistema o que torna então necessário o desenvolvimento de um observador de estado cuja função é estimar com o menor erro possível o valor das variáveis que compõem o estado interno do sistema Em outras palavras com a medição do nível de glicose no sangue inferese matematicamente quais são os níveis das demais substâncias como por exemplo a insulina e o glucagon Foi encontrado em literatura um modelo que utilizase da técnica LQG Linear Quadrático Gaussiana a qual é composta por duas partes básicas o regulador linear quadrático cujo desenvolvimento e aplicação no modelo simplificado foi descrito detalhadamente neste trabalho e como observador de estado um filtro de Kalman Nesta literatura encontramos a comparação deste modelo acima citado o algoritmo de controle PID Proporcional Integral e Derivativo Por fim foi apresentado um resumo do que vem a ser a aplicação final desse estudo para o bem do paciente que sofre de diabetes que é a construção de um equipamento que controle de maneira automática o nível de glicose do sangue o qual recebe o nome de pâncreas artificial e várias entidades espalhadas por diversos lugares no mundo estão desenvolvendo este tipo de equipamento que possa se utilizado de maneira livre sem precisar estar internado pelos portadores de diabetes Até o momento em que a literatura consultada por esse trabalho tinha sido escrita o pâncreas artificial ainda não tinha sido lançado comercialmente 3 2 A doença Diabetes Mellitus A doença diabetes Mellitus é muito antiga havendo registros com descrição de doenças com o mesmo sintomas da diabetes em papiros datados do ano 1500 AC A organização mundial da Saúde estima que existam 185 milhões de pessoas em todo o mundo que são afetadas pela diabetes e a perspectiva é que esse número aumente bastante O que caracteriza a diabete é uma deficiência no pâncreas órgão responsável pela produção do hormônio insulina sendo então a mesma não produzida ou produzida de maneira deficiente pelo pâncreas de um diabético A insulina possui várias funções no corpo humano dentre ela promover a síntese de proteína e influenciar a absorção da glicose pelas células Na falta de insulina a glicose não absorvida pelas células é acumulada no sangue elevando o nível de glicose no sangue BG à valores altos o que caracteriza a hiperglicemia a qual pode produzir complicações agudas ao doente e a longo prazo provocar doenças cardiovasculares complicações renais distúrbios da visão degeneração nervosa e infecções de pele Uma das alternativas de tratamento para se evitar a hiperglicemia e a ingestão adicional de insulina ao corpo por via oral ou por injeção subcutânea Sendo uma tarefa difícil dosar a quantidade de insulina necessária para o organismo é comum haver excesso da ingestão da insulina provocando uma absorção alta de açúcar pelas células fazendo com que a concentração de açúcar no sangue diminua muito o que caracteriza a hipoglicêmia que é pior para o corpo humano do que a hiperglicemia podendo resultar em complicações agudas incluindo convulsões e coma que podem levar a danos celebrais paralisia déficit cognitivo e outras doenças crônicas podendo chegar inclusíve à morte 4 O objetivo final de qualquer tratamento de diabetes é manter o nível de glicose no sangue no intervalo euglicêmico80 à 100 mgdl para evitar a hiperglicemia prolongada e ao mesmo tempo minimizar a hipoglicêmia episódica Existem dois tipos de ocorrência da doença diabetes mellitus que são Diabete Mellitus Tipo I Ocorrida na infância esta é a mais séria das duas Neste tipo de doença as células do pâncreas que produzem a insulina são destruídas não havendo produção alguma sendo então o único tratamento para tais pessoas a infusão externa de insulina A OMS estima que 20 milhôes de pessoas em todo mundo possuem este tipo de diabete e que a mesma aflija 1 em cada 600 crianças Diabete Mellitus Tipo II Esta forma geralmente aparece em adultos e geralmente relacionase com a obesidade do individuo Neste tipo de doença a produção de insulina ou a própria insula produzida são deficientes fazendo com que o açúcar não seja absorvido pelas células na proporção em que se necessita 5 3 Teoria do controle ótimo Tipicamente um sistema de controle é composto por 4 partes básicas equação de estados conjunto de controle admissíveis pontos extremos requeridos e um funcional de custo Equação de Estado É uma relação matemática entre as variáveis do sistema que se pretende controlar e as variáveis de controle que atuará sobre o mesmo Ex 0 0 x x t f x u x t onde Vetor de Controle Vetor de estado interno u x Conjunto de Controles Admissíveis Através de uma análise sobre o sistema que se irá controlar e de como esse controle será feito podese detectar restrições por razões físicas ou econômicas nos valores que a variável de controle pode assumir Utilizando se como exemplo a aplicação deste trabalho a taxa de insulina que se consegue injetar num paciente possui uma limitação física o reservatório de insulina armazena somente uma certa quantidade da mesma o custo da insulina também pode levar a restrições econômicas sobre o seu uso A seguir é dados um exemplo de limitação que corresponde à medida de energia gasta pela operação de controle 1 2 dt u O conjunto de controle é denotado por Ω e é constante para todo o espaço x e tempo t 6 Pontos extremos requeridos São os pontos inicial e final da variável de estado que o controle atuando sobre o sistema deverá proporcionar Geralmente se deseja que um controle transforme um sistema do estado inicial 0 x para o estado final f x Funcional de Custo É um objeto matemático cuja finalidade é avaliar a eficiência do controle efetuado O objetivo do controle é então otimizar um funcional como o seguinte g x u dt u J tf t 0 onde g é uma função escalar que fornece uma medida de eficiência do controle levando em consideração o estado interno e o controle em si Para alguns sistemas de controle o valor da variável de estado no tempo final do controle é que define a eficiência do mesmo Esse é o caso do tratamento de câncer por quimioterapia onde a eficiência do tratamento esta mais relacionada com a quantidade de células cancerígenas presentes no paciente ao final do tratamento O funcional de custo mais adequado nestas situações é definido da seguinte forma xtf J u θ θ é uma função do vetor de estados no momento final ft do tratamento Um funcional geral pode ser definido como a soma dos dois últimos apresentados onde o objetivo é otimizar tanto uma função que leve em conta o estado interno e o controle ao longo de todo o tempo somada com uma função θ que estabelece um peso especial sobre o estado interno no momento final g x u dt x t u J ft t f 0 θ 7 Na aplicação deste trabalho foi utilizado o método do Regulador Linear Quadrático RLQ o qual utiliza um funcional em que os vetores de controle e de estado aparecem de forma quadrática e na equação de estados eles aparecem de forma linear o que acabou sugerindo o nome deste método O RLQ é baseado em um problema mais geral que não define a forma como o controle e o estado interno aparecem no funcional de custo Este problema é analisado a seguir o qual utiliza o princípio do mínimo de Pontryagin 31 Principio do mínimo de Pontryagin com tempo inicial e final fixos sem inequações limitadoras do controle Assumindo que 0t e ft são fixos determine um controle ótimo u t que minimize o seguinte funcional de custo g x u dt x t u J ft t f 0 θ 31 sujeito a seguinte equação de estado 0 0 x x t f x u x t 32 Assumindo que θ e g são deriváveis por parte em x e u introduziremos um vetor λ t na forma ft t f dt x t f x u t g x u x t u J 0 λ θ obs De 32 0 x t f x u 8 Sobre o vetor t λ o qual é chamado de vetor de coestado o mesmo pode ser interpretado como uma espécie de Multiplicador de Lagrange Citamos Lawrence Evans 2 Devemos pensar que t λ funciona como uma espécie de multiplicador de Lagrange que aparece devido à restrição imposta à curva ideal pela equação de restrição e assim como os convencionais multiplicadores de Lagrange são úteis para a execução de cálculos de otimizações o mesmo acontece com o vetor de coestado Tal maneira de encarar o vetor t λ também é reforçado por Francis Clarke citado em Lawrence Evans 2 O principio de Pontryagin foi de fato o culminar de uma longa busca no cálculo variacional por uma regra de multiplicação global que é a maneira correta de visualizar o vetor λ t como um Multiplicador de Lagrange o que torna a teoria de controle ótimo uma ferramenta de projetos de curvas ótimas enquanto que o cálculo variacional foi uma maneira de estudar as curvas ótimas já presentes na natureza Com T simbolizando transposição definimos uma função escalar H t f x u t g x u x u H T λ λ 33 O funcional de custo pode então ser reescrito em função de H t ft t T f t x t dt H x u x t u J 0 λ λ θ Resolvendo a 2ª parte da integral por partes x t t x t t x t t T t t T T f 0 λ λ λ 9 Resulta em ft t T f f T T f x t dt t H x u x t t x t t x t u J 0 0 0 λ λ λ λ θ Assumindo que existe um controle ótimo u t em ft t 0 e correspondente ao controle ótimo existe uma trajetória x t obtida de 32 Considerando u t próximo ao controle ótimo na forma t u t u t ξυ 34 sendo ξ um número positivo pequeno e υ t um vetor arbitrário Chamando de y t x t x t ξ 35 a trajetória correspondente à t u Tomando as derivadas de 34 e 35 em relação à x e u t u t ξυ 36 y t x t ξ 37 Substituindo 37 34 e 35 em 32 0 0 0 x y t x t t u t y t f x t y t ξ ξυ ξ ξ Derivando em relação à x e u 0 0 y t q y p y t T T υ onde x f p u f q 10 O funcional de custo fica então da seguinte maneira t J u J u J u J u ξυ f f t t T f f T f f f t t T f f T f dt H x u t u H x u y t x x u H y t t y t t y t t x t x t x t dt H x u x t t x t t x t u J 0 0 0 0 0 0 λ λ λ λ ξυ ξ λ ξ λ ξ λ ξ θ λ λ λ λ θ De 33 e 32 x f x u H x u λ λ 38 Inserindo 38 e agrupando alguns termos f f t t T T T f T f f T t t T f f T f dt u H t x H t y y t t t x t t y dt H x u x t t x t t x t u J 0 0 0 0 0 0 υ λ λ λ θ ξ λ λ λ θ 11 O valor de 0 ξ ξυ ξ υ δ J u d d J u é chamado de 1ª derivada ou derivada de na direçãoυ em u J Ordens mais altas das derivadas são dadas por 0 ξ ξυ ξ υ δ J u d d J u K K K A equação 34 indica que o controle ótimo é produzido quando ξ 0 Isto implica em uma condição necessária para que J u seja mínimo 0 0 ξ ξ J u d d 39 Independente de y t t e υ temos ft t T T f f f T T dt u H t t x H t y t x t t y t t y J u d d 0 0 0 0 υ λ λ θ λ ξ ξ Esta expressão pode ser produzida para satisfazer 39 fazendose com que cada termo da soma seja igual a 0 que é conseguido da seguinte maneira Como t υ é arbitrário em ft t 0 é necessário e possível que 0 u H 310 12 É necessário também definir t λ em ft t 0 para satisfazer a equação de coestado x H t λ 311 Denominase 311 de equação adjunta Finalmente devemos selecionar 0 0 0 t t y T λ 312 0 f f f f T t t x x t t y λ θ 313 Que são chamadas de condições transversais Em termos de H a equação de estados 32 pode ser expressa como sendo 0 0 x x t H x u x t λ λ 314 Para um número considerável de problemas de controle ótimo o conjunto de controles admissíveis é restrito o que implica que t υ não é completamente arbitrário o que significa que não é possível achar 0 u H neste caso demonstrase e é utilizado por Lawrence Evans 2 que a minimização do Funcional de Custo é equivalente a minimização da função H 13 32 Problema do regulador Linear Quadrático Um tipo de funcional muito utilizado em engenharia de controle o que o torna muito utilizado também em engenharia biomédica sendo que o problema básico deste trabalho também utilizouse dele O nome regulador linear quadrático se deve ao fato do vetor de controle aparecer linearmente na equação de estados e quadrático no critério de performance A maneira como é desenvolvida a teoria é semelhante à feita no problema básico da seção 31 Determinar t u que minimize 2 1 2 1 0 ft t T T f f T dt t R t u t u t Q t x t x S x t t x J u 315 Sujeito à ft t x x t B t u t A t x t x t 0 0 0 t 316 Onde x S 0 São constantes B t Q t R t A t São variáveis S e Q t R t São assumidas como simétricas sendo que a correspondente teoria pode ser usada para os casos não simétricos com uma abordagem diferente A forma quadrática no funcional de custo é muito útil pois permite estabelecer um peso de custo individual para cada interrelação entre duas componentes da variável de estado e de maneira semelhante com o vetor de controle 14 Assumindo que f 0 0 x t e t são fixos e que x ft é livre e que um ótimo controle u t existe para o controle Escrevendo t u e t x conforme 34 e 35 e substituindo em 315 e 316 2 0 0 2 1 2 1 ξ υ ξ υ ξ Ο f f t t T T f f T t t T T T T f f T t R t u t dt t Q t x t y S x t t y t dt t R t u u t Q t x x S x t t x J u u J 317 Aplicando 39 0 0 ft t T T f f T t R t u t dt t Q t x t y S x t t y υ 318 De 316 34 e 35 36 e 37 ft t x y x t B t u t y t A t x t y t 0 0 0 0 t t t ξ ξυ ξ ξ derivando em u x em relação à t e dividindo por ξ 0 t 0 y t B t A t y t y t υ 319 O qual possui a seguinte solução Φ t B t y t ξ υ ξ ξ 320 à qual é conseguida através da técnica de variação de parâmetros 15 Em 320 é usada a notação de matriz fundamental Φ a qual é solução da equação homogênea I t t t t A t t t Φ Φ Φ 0 0 0 0 321 substituindo t y em 318 e invertendo a ordem das integrações Φ Φ f f t t t T T f f T T T d u R Q t x t dt t B S x t t B 0 0 ξ ξ ξ ξ ξ ξ ξ ξ υ ξ 322 Introduzindo o vetor t λ por meio da seguinte equação Φ Φ ft t T f f T d x t Q t t S x t t ξ ξ ξ ξ λ 323 Então ft t T T R t u t dt t t B t 0 0 λ υ 324 No entanto como υT t é arbitrário então 0 R t u t t t B T λ 325 Se a matriz t R possui inversa u t é dado por t t t B R t u T λ 1 326 16 Calculando a derivada de 323 utilizandose dos seguintes resultados De 321 trocandose a ordem das variáveis I t t t t t A t t f T T f T Φ Φ Φ 327 Lembrandose do fato que se ft t g t x dx f t Então g t t g t x dx t f ft t 328 Derivando então 323 Φ Φ Φ ft t T f f T d x t Q t t t Q t x t t S x t t ξ ξ ξ ξ λ 329 Utilizandose 327 e 328 para simplificar 329 λ λ t A t Q t x t T 330 De 323 temos a condição final para a equação 329 f f t S x t λ 331 O que permite integrar 329 no sentido decrescente do tempo 17 Substituindo t u de 326 em 316 t t t B B t R A t x x t T λ 1 332 Soluções de problemas simples com uma única variável de estado indicam que a variável de coestado λ pode ser expressa em termos da variável de estado x Para o presente problema será considerado o vetor de coestado como sendo expresso por uma função linear do vetor de estado x t P t t λ 333 onde P t é uma matriz n x n Derivando 333 e utilizandose de 330 e 333 x t t P A t Q t x x t P x t P T t t t 334 Substituindo 332 em 334 para eliminar x t x t t P A t Q t x t t t B B t R A t x P x t P T T t t t 1 λ Utilizandose de 333 para eliminar λ x t t P A t Q t x x t t P t B B t R A t x P x t P T T t t t t 1 18 Considerando que x está muito próximo de x x t t P A Q t x t x t t P t B B t R P A t x t P x t P T T t t t t t 1 0 t t t t t 1 x t t P A Q t x t x t t P t B B t R P A t x t P x t P T T 0 1 x Q P B P B R A P P A P T T 335 Para os pontos em que x é não nulo t t t t t t t t t t t 1 Q P B R B P P A A P P T T 336 Esta equação é chamada de equação de Ricatti A expressão 333 em ft juntamente com a condição terminal 331 f f f f S x t x t P t t λ O que implica em S P t f 337 Que dá a condição final da equação de Ricatti 336 que pode então ser resolvida no sentido decrescente do tempo o que deve ser feito juntamente com a transposição de cada parte de 336 o que é possível devido a simetria de P t t t B R t u T λ 1 326 x t P t t λ 333 19 Pela substituição de 333 em 326 t x t P t B R t u T t 1 334 Podese definir t 1 t P t B R K t T 335 Que produz o controle de malha fechada t K t x u t 336 A solução deste regulador pode ser representada pelo seguinte diagrama de blocos Fig 01 20 O valor da segunda derivada de J ξ nos fornece as condições necessárias de S R t e Q t para que J ξ possua um mínimo local ft t T T f f T t dt t R t t Q t y t y S y t t y J d d 0 2 1 2 1 0 2 2 υ υ ξ ξ ξ 337 As condições necessárias para que J ξ possua um mínimo local é que S R t e Q t sejam positivas semidefinidas Mas para produzir 326 R t deve possuir uma inversa e para isso deve der positiva definida 21 33 O regulador linear quadrático como minimizador do erro O regulador linear quadrático desenvolvido nesta última seção é genérico quanto a função que define o custo do funcional mas existe uma função de custo funcional específica cujo objetivo é fazer com que o vetor de estado vá para um determinado ponto desejado e para fazer isto a função procura minimizar a diferença erro entre duas variáveis da seguinte maneira xd x t e t 338 O funcional de custo fica então da seguinte maneira 2 1 2 1 0 ft t T T f f T dt t R t u t u t Q t e t e S e t t e J u 339 As adequações no desenvolvimento da última seção para utilizar este funcional de custo são as seguintes A expressão 330 fica da seguinte maneira λ λ t A x x t Q t t T d 340 Por causa da não homogeneidade de 340 a relação entre a variável de coestado e a variável de estado não é linear como em 333 mas da seguinte maneira t x t P t µ λ t 341 Derivando ambos os lados t x t P x t P t µ λ t t 342 Substituindo 340 e 332 em 342 t B B R P Ax P x A x x Q T T d µ λ λ 1 343 22 Substituindo 341 e 343 t P x B B R P Ax P x P x A x x Q T T d µ µ µ 1 344 t B P B R P x B P B R P A x P x A A P x Q x Q x T T T T d µ µ µ 1 1 345 Como P satisfaz a equação de Ricatti substituise 336 em 345 µ µ µ T T T T T T d B P B R P x B P B R A x P Q x P B P B R P A P A A P x A Q x x Q 1 1 1 Fazendo as multiplicações necessárias µ µ µ T T T T T T d B P B R P x B B R P P A x Q x P x B P B R P x A P A x A P x A Q x x Q 1 1 1 Simplificando µ µ T T d B P B R A Q x 1 346 Se 0 Q t Q t como sendo uma matriz constante então µ t pode ser considerado como uma constante 0t µ e então 0 1 0 µ T T d B P B R A x Q 347 Com esta equação é possível encontrar µ 0 desde que T T B P B R A 1 possa ser invertido O vetor de coestado deve ser escrito então da seguinte maneira 0 t µ λ x t P t 348 23 4 Modelagem matemática do metabolismo da glicose O objetivo da modelagem matemática é expressar algum fenômeno físico econômico ou de outra natureza através de equações matemáticas que permitam entender o fenômeno ou até mesmo alterar o mesmo utilizandose de recursos matemáticos conhecidos O modelo nem sempre expressa todos os detalhes do fenômeno pois nem sempre isso é possível devido à complexidade do mesmo ou se for possível nem sempre é viável devido à dificuldade de se trabalhar matematicamente com modelos complexos Na modelagem do metabolismo da diabete isto também ocorre a expressão por meios de equações diferenciais do metabolismo completo em todas as partes do corpo humano resultaria em um modelo matemático muito complexo para a aplicação da teoria de controle ótimo Encontramos em Swan1 uma modelagem inicial simples visando aplicar a teoria de controle ótimo e verificar a sua eficiência para depois então incrementar a complexidade do modelo de acordo com a necessidade do mesmo para a sua aplicação prática 41 Modelo simplificado do metabolismo da glicose Neste modelo foi considerado o corpo humano como sendo um único compartimento portanto não foi considerado os efeitos do transporte da insulina por meio da corrente sanguínea através das diversas parte do corpo humano os parâmetros do metabolismo da glicose foram considerados como sendo conhecidos e constantes o valor de cada uma das variáveis de estado podendo ser lido e o controle como sendo feito de forma contínua As únicas grandezas que foram consideradas como variáveis de estado das quais se procurou estabelecer uma relação entre ambas foram G t Descreve o nível de glicose no sangue no instante t H t Todos os hormônios que interferem no nível da glicose foram agrupados como encarados como uma única substância para o modelo Podemos encarar então que H t descreve o nível da rede hormonal no instante t 24 A seguir colocamos um diagrama esquemático desse modelo conforme Swan1 Fig 61 A interpretação deste esquema é a seguinte A reserva de GlicoseG que é o nível de glicose presente no sangue recebe glicose de dois lugares do trato Gastrointestinal e do fígado O Intestino retira a glicose dos alimentos ingeridos enquanto que o fígado produz a glicose a partir do glicogênio que é uma forma do corpo armazenar a glicose quando esta estiver em excesso A reserva de glicose provê glicose os órgãos do corpo através dos tecidos dos mesmos que captam a glicose influenciados pela rede hormonal H O nível de glicose G influência no metabolismo hormonal do sistema endócrino alterando o nível da rede de hormônios H A rede de hormônios H influência o fígado a armazenar glicose e forma de glicogênio quando o nível de glicose está elevado 25 Assumindo que a interação entre o nível de glicose e o nível da rede hormonal são descritos pelas equações p t f G H G t 1 u t f G H H t 2 41 Onde p t é uma taxa de incremento externo da concentração do nível de glicose e u t é uma taxa de infusão externa de hormônios que normalmente é a insulina Assumindo que 0 G e 0 H representam um ponto de equilíbrio então introduzimos as seguintes variáveis G0 G t g t H0 H t h t 42 Para trabalharmos com um sistema linear o sistema será linearizado em torno do ponto de equilíbrio 0 G e 0 H através da série de Taylor 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 H H H H f G G G G H f G H f G f G H 43 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 2 2 H H H H f G G G G H f G H f G f G H 44 Como 0 G e 0 H são pontos de equilíbrio 0 0 0 2 0 0 1 f G H f G H Supondo que H encontrase no ponto de equilíbrio ou seja H0 H t e conseqüentemente h t 0 e que G encontrase acima do ponto de equilíbrio ou seja 0 0 g t G G t o que significa que o nível de glicose no sangue subiu o que provoca uma absorção dessa glicose pelos tecidos do orgânismo e o armazenamento da 26 glicose em forma de glicogênio pelo fígado fazendo com que a taxa de variação da glicose seja negativa 1 0 0 1 m g H f G onde 1 m é uma constante positiva Quando H encontrase acima do ponto de equilíbrio ou seja H0 H t e conseqüentemente h 0 os hormônios disponíveis contribuem para a absorção de glicose pelos tecido dos orgãos como também com o armazenamento de glicose como glicogênio ambos contribuindo para um decremento do nível da glicose no sangue portanto 2 0 0 1 m h f G H onde 2 m é uma constante positiva Quando 0 0 g t G G t indica um excesso de glicose acima do ponto de equilíbrio as glândulas endócrinas segregam hormônio que tendem à incrementar o nível da rede hormonal o que ocasiona em 4 0 0 2 m g f G H onde 4 m é uma constante positiva Em indivíduos diabéticos tal constante é zero Por causa do metabolismo hormonal o nível de hormônio decrementa quando h 0 o que ocasiona 3 0 0 2 m h f G H onde 3 m é uma constante positiva Uma combinação de todas essas considerações produz a seguinte versão linearizada da equação 41 u m g m h t h p m h m g t g 4 3 2 1 45 27 42 Controle ótimo do nível da glicose Considerando a última equação de estados 45 com p 0 Sem entrada de glicose e as seguintes mudanças de nomes das variáveis h g x x 2 1 u m x m x t x m x m x t x 1 4 2 3 2 2 2 1 1 1 20 2 10 1 0 0 x x x x 46 Onde u é interpretado como sendo a variável de controle e 20 2 10 1 0 0 x x x x como as condições iniciais em tempo t 0 Chamando de dx uma constante com o nível desejado de glicose no indíviduo sendo então dx x t 1 a diferença entre o nível de glicose no sangue e o nível desejado no instante t Um apropriado funcional de custo quadrático será construído da seguinte maneira 0 2 2 1 dt u x x u J d ρ 47 onde ρ 0 é incluído como um fator escalar Esta constante tem como finalidade atribuir um peso ao comportamento da variável de controle ao longo do controle desejado Se ρ 0 a variável de controle tenderia a alcançar valores altos Quanto maior for ρ mais valor será dada a variável de controle e o funcional de custo tenderá achar um controle que gaste menos insulina Para indivíduos diabéticos nos quais não há produção de insulina a constante 4 m pode ser considerada nula fazendo com que então o sistema 46 possua a seguinte forma 28 Bu Ax x t com 1 0 0 2 1 3 2 1 x x x B m m m A O funcional de custo 47 é da forma 339 com S 0 R 2ρ t0 0 ft 0 e 0 0 0 2 1 Q A função H é dada por f x u t g x u x u H T λ λ u m x m x x m u x x x u H d 2 3 2 2 2 1 1 1 2 2 1 λ λ ρ λ 48 Onde λ 1 λ 2 são as variáveis de coestado Introduzindo a matriz simétrica de constantes z y y P δ onde P satisfaz a equação algébrica de Riccati 336 e resolvendo a própria equação 29 0 0 0 0 0 0 0 2 1 1 0 2 1 1 0 0 0 3 2 1 3 2 1 z y y z y y z y y m m m m m m z y y δ ρ δ δ δ 0 0 0 0 0 0 0 2 1 2 1 2 2 3 2 3 2 1 1 3 2 1 3 2 1 z zy yz y m z m y m y m m y m zm ym ym ym m m ρ δ δ δ δ 0 2 0 2 0 2 0 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 1 1 3 2 2 1 ρ ρ δ ρ δ ρ δ z m z m y zm ym zy m y m ym yz m y ym m y m Eliminando as equações semelhantes e dividindo ambas por 2ρ ρ ρ ρ ρ δ ρ ρ δ 2 0 2 0 2 2 0 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 1 2 1 z m z m y zm ym zy m y m ym y m 30 Desenvolvendo algebricamente as equações 0 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 1 2 1 ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ δ ρ ρ ρ ρ δ z m z m y zm ym y z m y m ym y m Chamando ρ δ 2 2ρ 1 y K 2ρ 2 z K 0 2 2 0 0 2 2 2 1 2 3 2 2 1 1 3 2 1 1 1 2 1 1 K m K K m K K m K m K m K m ρ Que são as três equações não lineares organizadas da seguinte forma 0 2 1 2 1 1 ρ K m 49 0 3 1 2 1 2 m m K K m 410 0 2 2 1 2 2 3 2 2 m K m K K 411 Substituindo 410 em 49 através do 0 2 1 2 1 2 3 1 2 1 1 ρ K m m m K K m multiplicando por 2 m 0 2 2 2 1 2 3 1 2 1 1 ρ m m K m m K K m 31 0 2 2 2 2 1 1 1 3 1 1 2 1 2 ρ m m K K K m m m m K 412 Substituindo 611 em 612 por meio de 1 K é obtida uma quarta equação para 2 K 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2 2 3 2 2 3 1 1 2 2 2 3 2 2 2 ρ m K m m K K m m m K K m m m m m K K m Multiplicando por 2 4m 0 4 2 2 2 4 2 2 2 4 2 2 4 2 2 2 2 2 3 2 2 1 2 2 2 3 2 2 3 1 1 2 2 2 2 3 2 2 2 2 ρ m K m m K K m m m m K K m m m m m m K K m m 0 4 2 4 2 2 2 2 3 1 2 2 3 1 2 2 3 1 22 ρ m m K m m m K m K m K Chamando x K m m K 2 3 1 2 2 2 0 4 4 2 2 3 1 2 ρ m m m x x 2 4 4 4 4 2 2 2 3 1 1 3 ρ m m m m m x 32 E resolvendo em x 2 4 4 2 2 2 3 2 1 1 3 ρ m m m m m x ρ 2 2 2 3 2 1 1 3 2 2 m m m m m x 0 2 2 3 1 22 x m K m K Resolvendo em 2 K 2 4 2 2 2 3 1 3 1 2 x m m m m K x m m m m K 2 3 1 3 1 2 x m m m m m m K 3 1 2 3 2 1 3 1 2 2 ρ 2 2 2 3 2 1 2 3 2 1 3 1 2 2 m m m m m m m K 413 A matriz P é positiva definida o que requer que 0 0 2 y δz δ 33 Estas inequações implicam que z 0 e que 2 K deve ser positivo o que pode ser obtido de 413 da seguinte maneira 3 1 2 2 2 3 2 1 2 3 2 1 2 2 m m m m m m m K ρ 414 De 411 obtemos 2 2 3 2 2 1 2 2 m m K K K 415 Como K2 0 isto implica que K1 0 Defina 3 1 2 1 2 1 m m m k m k ξ 416 Isto mostra que ξ 0 e que ρ ξ 2 2 2 3 12 m m m 417 O vetor de coestado é dado da forma 341 µ λ Px onde o vetor de constante µ é obtido conforme 347 T d T T Q x PBR B A 0 1 µ 34 Substituindo os valores 0 0 0 0 2 1 1 0 2 1 1 0 0 3 2 1 dx z y y m m m µ ρ δ Desenvolvendo algebricamente 0 2 2 1 0 0 0 0 3 2 1 dx z y y m m m µ ρ δ 0 2 2 0 2 0 0 2 1 3 2 1 dx z y m m m µ µ ρ ρ 0 2 2 2 2 1 3 2 1 dx z m m y m µ µ ρ ρ 0 2 2 1 2 3 2 1 1 dx K m m K m µ µ Que resulta em 2 3 2 2 m m K xd ξ µ 35 De 326 e 340 µ Px R B u t T 1 Substituindo os valores e desenvolvendo algebricamente 2 3 2 2 1 2 1 0 2 1 m m K x x x z y y u t d ξ δ ρ 2 3 2 2 1 2 1 2 1 0 2 1 m m K x zx yx yx x u t d ξ δ ρ ρ ξ 2 2 2 2 1 x m zx yx t u d Relembrando que 2ρ 1 y K 2ρ 2 z K E chamando ξρ x m2 K d 418 Formando então o controle para a malha fechada K K x K x u t 2 2 1 1 419 36 5 Simulação do Modelo desenvolvido Utilizandose do programa MatLab Simulink foi feita uma simulação do sistema 46 utilizandose do controle 419 Os parâmetros da dinâmica do diabetes utilizados para a simulação foram os encontrados no livro de Swan1 m1 0 0009 m2 0 0031 m3 0 0415 Os parâmetros flexíveis ρ peso da variável de controle no funcional de custo dx nível desejado da concentração da glicose em mgdl e 10 x Concentração inicial da glicose em mgdl foram alterados para a visualização do comportamento do controle Segue o diagrama em simulink do modelo de controle da diabetes Fig 71 Obs Embora se meça o nível da rede hormonal o hormônio injetado como controle u é a insulina 37 O código da função de controle identificada no diagrama como u foi o seguinte Função de realimentação ótima para controle da diabetes Mellitus function Out RealOtimaIn x1 In1 Variável de Estado Nível de glicose no sangue x2 In2 Variável de Estado Nível da rede hormonal xd In3 Nível de concentração de glicose desejado m1 In4 Parâmetro da dinâmica do Diabetes m2 In5 Parâmetro da dinâmica do Diabetes m3 In6 Parâmetro da dinâmica do Diabetes Ro In7 Peso da variável de controle no funcional de Custo k2 m12m322m12m32m22Ro0505m1m3 414 k1 k222m3k22m2 415 ep m12m32m22Ro05 417 k m2xdRoep 418 dx1 0 dx2 k1x1 k2x2 k 419 Out1 dx1 Out2 dx2 Situação 01 ρ 10 100 dx x10 300 Fig 72 Concentração de glicose no sangue 38 Fig 73 Nível da rede hormonal Fig 74 Infusão da Insulina 39 Situação 02 ρ 5 100 dx x10 300 Fig 75 Nível de Glicose no Sangue Fig 76 Nível da Rede Hormonal 40 Fig 77 Infusão da Insulina Fazendose uma análise dos gráficos resultantes da simulação temse O controle mostrouse eficiente efetuando o controle do ponto de concentração de glicose inicial 300 mgdl para o ponto de concentração desejado 100 mgdl A influência do fator ρ peso da variável de controle no funcional de custo pode ser percebida claramente entre os dois experimentos Na primeira simulação com ρ 10 o pico do valor da insulina ficou próximo dos 60 Umin enquanto na segunda simulação com ρ 5 o pico do valor da insulina ficou próximo dos 90 Umin Comprovando então que ρ determina a importância da econômica de energia despreendida para se efetuar o controle quanto maior for ρ mais econômico será o controle Em contrapartida na simulação com ρ 10 a mais econômica o nível da glicose demorou mais para chegar ao nível desejado 200 min enquanto que no controle menos econômico com ρ 5 o tempo de chegada ao nível desejado foi de 150 min 41 Podese perceber uma certa anomalia aparente no gráfico da insulina pois os valores da injeção da insulina atingem valores negativos após a concentração de glicose atingir o nível desejado e se mantêm num patamar negativo constante Do ponto de vista real a anomalia é correta pois não pode haver injeção negativa de insulina no organismo humano mas dentro da modelagem efetuada é esperada níveis negativos pois o organismo absorve parte da glicose independente do nível da rede hormonal estar à nível 0 e transforma essa glicose em glicogênio Essa absorção é descrita pela constante 1 m do modelo 45 A infusão negativa de insulina alterando a concentração da rede hormonal para níveis negativos se dá então para compensar essa absorção de glicose O nível negativo de infusão da insulina deve ser interpretado como uma necessidade de se ter um efeito contrário à mesma e esse efeito é conseguido por meio de um hormônio chamado de glucagon o qual num organismo saudável é produzido pelo pâncreas quando o nível de glicose atinge o nível de hipoglicêmia e permite que a glicose fique no nível euglicêmico Na seção 61 será mostrado um modelo que leva em conta o efeito do glucagon juntamente com a insulina no controle do nível da glicose 42 6 Apresentação de outros modelos Como já apresentado anteriormente o modelo utilizado na seção 41 supôs várias simplificações em relação ao metabolismo da glicose simplificações essas necessárias para um entendimento gradativo da modelagem e da aplicação do controle ótimo O objetivo desta seção é apresentar de maneira resumida outros modelos mais completos em relação ao da seção 41 e que já foram utilizados em trabalhos importantes sobre controle de diabetes 61 Modelo envolvendo Glucagon Insulina e Glicose O hormônio glucagon produzido pelo pâncreas tem o efeito contrário ao da insulina no nível de glicose do sangue ele influencia o fígado a transformar o glicogênio armazenado em glicose fazendo com que o nível de glicose no sangue suba O pâncreas segrega tal substância quando o nível de glicose atinge níveis mais baixos que a faixa euglicêmica Por causa desse efeito tal hormônio possue uma importante contribuição em sistemas de regulação da glicose sendo que muitos experimentos já foram feitos no sentido de produzir um equipamento que controle o nível da glicose envolvendo a leitura do nível de glicose e a injeção subcutânea das duas substâncias glucagon e insulina O próximo esquema apresentado por Swan 1 contém um modelo da relação entre as três substâncias Fig 61 43 Neste modelo G I e E são os níveis de glicose insulina e glucagon respectivamente pq r representam a inserção externa destas mesmas substâncias Ge representa um nível critico de glicose definido pelo organismo e quando o nível de glicose está abaixo deste nível o pâncreas segrega Glucagon acima deste nível o Pâncreas segrega insulina sendo está a razão do Box de decisão no esquema da figura 61 O esquema também representa que a presença do hormônio Glucagon contribui para o aumento do nível da glicose enquanto que a presença de insulina contribui para uma diminuição do nível da glicose O sistema básico de equações para este modelo é o seguinte r E c E G c G t E q I b I G b G t I p E a E I a I G a G t G E 0 2 1 0 2 1 1 0 3 0 2 0 1 σ 61 A estrutura básica deste sistema é semelhante à de 48 com a adição do Glucagon As quantidades 1a 2 a 3a 1b 2b 1c e 2c são sete constantes do metabolismo hormonal e 0 0 0 I e E G é o ponto de equilíbrio das três variáveis de estado interno A modelagem da influência do valor da glicose na segregação do glucagon é feita através de σ da seguinte maneira E E G se G G se G 0 1 σ σ No Jornal of Diabetes Science and Technology 5 é mostrado uma aplicação em porcos onde foi implementado a infusão de insulina e glucagon com modelagem semelhante à apresentada nesta seção porém o algoritmo utilizado foi o de controle adaptativo onde o sistema se adapta ao metabolismo do individuo mas é instrutivo observar no gráfico a seguir a dinâmica entre as 3 substâncias e o papel importante do glucagon para manter o nível da glicose próximo ao valor de preset set point como mencionado no gráfico 44 Fig 62 Gráfico de experiência feita no controle de diabetes de porcos retirado do Jornal of Diabetes Science and Technology 5 62 Modelo com observador de estado Nos modelos apresentados nas seções 41 e 61 supõese conhecidos os níveis de cada uma das substâncias envolvidas no modelo mas numa aplicação real não é possível sabermos qual é o nível de todas as substâncias geralmente o que se mede no paciente é somente o nível da glicose Existe então uma ferramenta matemática em controle chamada observador de estado cuja função é a partir de informação reduzida no estado interno do sistema estimar o valor de cada uma das variáveis do estado interno Em outras palavras a partir da leitura do nível da glicose estimase o nível da insulina e do glucagon caso ele seja utilizado também Em seu livro Kikuchi citado por Swan 1 mostra um diagrama em blocos de um sistema de controle com microcontrolador o qual utilizase de uma versão discreta do controle ótimo desenvolvido na seção 42 juntamente com um observador de estado conforme mostrado a seguir 45 Fig 63 Modelo retirado do livro de Swan1 para Ilustrar a utilização de um observador de estados 63 Observador de estado utilizandose de filtro de Kalman No artigo de Jornal of Diabetes Science and Technology entitulado Linear Quadratic Gaussian Based ClosedLoop Control of Type 1 Diabetes foi proposto um sistema de controle em malha fechada chamado LQG o qual se baseia em duas partes principais um conjuntos de regulador quadrático linearLQR semelhante ao apresentado na seção 42 e um observador de estado utilizandose de um filtro de Kalman baseado no tema RMM modelo de alimentação reduzido A dinâmica de tempo contínuo deste modelo foi a seguinte Hv t Bu t CX t t Y Gw t Bu t AX t t X 62 46 Onde X Vetor de estado do sistema da RMM considerado como desvios em relação à pontos de referência incluindo valores de glicemia glicose presentes em tecidos A dimensão desse espaço de estados deve ser feita levada em consideração dois fatores importantes quanto maior o espaço de estados mais fiel será o modelo em relação ao comportamento da glicose no corpo humano no entanto com o aumento do tamanho do espaço de estado as interferências nas medidas da glicose produzem perturbações maiores no sistema u Representa a injeção de insulina w Distúrbio de glícose Y Representa quantidade mensuráveis de níveis de glicose somado com ruído e a insulina injetada A B C D G e H são matrizes de coeficientes que representam o espaço RMM linearizado A estimativa do vetor de estado X pode ser calculada de forma dinâmica a partir da equação de observação Du t CX t L Y t Bu t AX t X t ˆ 63 onde L representa ganhos que causam a estimação de estado para o sistema aberto Bu t AX t baseado na diferença do que foi medido e no que foi previsto para ser medido Du t CX t Y t ˆ Em outras palavras temse uma outra malha de controle cujo objetivo é mensurar com a máxima certeza possível o estado interno e então calcular a injeção de insulina baseado na estimação do espaço de estados e em ganhos ótimos calculador pelo regulador linear quadrático como mostrado a seguir K X t u t a ˆ 64 47 Este modelo apresentado foi comparado com um controlador PID e o resultado apresentado no gráfico e na tabela a seguir onde foi utilizado quatro índices tradicionais na avaliação do controle da glícose PERCH Percentual de tempo onde o nível da glícose ficou acima de 180 mgdl PERCVL Percentual de tempo onde o nível da glícose ficou abaixo de 70 mgdl LBGI Índice de baixo nível de glícose É um valor composto refletindo a freqüência e a extensão da baixa glicose no sangue durante um mês de rotina de automonitoração MinBGmgdll Mínima concentração de glícose Média do resultado em do experimento do Método LQG x PID em 1000 indivíduos PERCH PERCVL LBGI MinBGmgdll PID 142 873 225 54 LQG 178 03 033 81 Tabela 61 Retirada do Jornal of Diabetes Science and Technology4 para ilustrar a comparação de um regulador que se utiliza da teoria de controle ótimo apresentada neste trabalho em comparação com um método de controle tradicional PID Fig 64 Comparação de performance entre os controle LQG vermelho e PIDAzul retirado do mesma literatura da tabela 61 48 7 O Pâncreas Artificial Este resumo é baseado em artigo do Jornal of Diabetes Science and Technology3 Um pâncreas artificial é um sistema em malha fechada que injeta no corpo humano os hormônios que um pâncreas natural produz Atualmente não existe nenhum pâncreas artificial aprovado no entanto os dispositivos que podem se tornar componentes deste sistema estão começando a se tornar comercialmente viável Um pâncreas artificial consiste de um sistema integrado que mede continuamente o nível de glicose no sangue determina a dose apropriada de insulina e injeta esta insulina do paciente Qualquer proposta de sistema em malha fechada deverá considerar atentamente para os critérios de segurança eficácia e impacto econômico O controle em malha fechada utiliza modelos do comportamento natural da produção equilibrada de insulina pelo organismo e este modelo deve levar em conta a influência da comida stress insulina exercícios e outros fatores que possam vir a influenciar o nível de glicose Modelos são necessários para entender a relação entre o nível de glicose e a dosagem de insulina e desenvolver algoritmos para controlar o nível de glicose e adequear o sistema para cada usuário baseado numa resposta individual para fatores que influenciam a glicemia Componentes de um pâncreas artificial estão começando a serem desenvolvidos incluindo um sensor de medição contínua do nível da glicose bomba de inserção da insulina do paciente e software de controle todos interligados através de um sistema de comunicação Wireless Apesar de que um sistema em malha fechada baseado na provisão de glucagon não muito comum o uso do glucagon para prevenir a hipoglicêmia é fisiologicamente atrativo e futuros dispositivos devem utilizar deste hormônio Não há experiências de sistemas em malha fechada funcionando em um longo período de maneira independente em um ser humano com diabetes até esta data mas muitos centros ao redor do mundo estão trabalhando em sistemas de malha fechada É esperado que muitos tipos de sistemas de pâncreas artificial sejam avaliados e venham a trazer benefícios para os pacientes com diabetes 49 71 Sistema em malha fechada comparado com sistema em malha aberta O pâncreas artificial é um dispositivo em malha fechada de infusão de insulina Sistemas em malha fechada e em malha aberta se diferem nos seguintes aspectos Na forma contínua das suas entradas Na maneira de se efetuar o controle Na forma contínua de suas saídas Um sistema em malha aberta recebe entradas intermitentes e utiliza um controle manual para a injeção da insulina Terapias intensivas a base de insulina são atualmente administrado por um sistema em malha aberta com intermitentes monitoramento do nível de glicose resultando em uma intermitente administração de doses de insulina que são administradas manualmente aos pacientes utilizandose de um algoritmo manual Esta terapia atual pode ser contrastada com uma administração de insulina através de um sistema em macha fechada conhecido com pâncreas artificial Neste caso o nível de glicose é monitorado continuamente o que resulta numa continua infusão de insulina de acordo com um algoritmo computacional que leva em conta a necessidade do paciente constatada nas entradas recebidas O Pâncreas artificial proporciona os seguintes resultados para os pacientes Menor variação na glicemia Menos hipoglicêmia Menor dor por causa das picadas da agulha para a administração da insulina Menos esforço geral para os pacientes 72 Problemas no Controlador Um controlador em um pâncreas artificial é um algoritmo de software que determina a quantidade fundamental de insulina necessária para retardar flutuações no nível da glicose no intervalo entre as refeições e aumento rápido no nível da glicose no momento das refeições Atualmente os controladores estão desenvolvendo três áreas importantes que são 50 Modelos suficientemente robustos da natureza da produção de insulina para predizer a dose necessária de insulina em diversas situações Soluções práticas para o problema atual dos controladores em malha fechada que não conseguem tratar a hiperglicemia Isto deve ser feito para evitar que o paciente chegue à níveis muito baixo de glicemia Soluções eficazes na detecção dos picos nos níveis de glicose que podem ser ocasionados por dois motivos Uma flutuação aleatória no nível da glicose sem ter havido a ingestão de uma refeição Essa flutuação é chamada de especificidade Para esta flutuação o sistema não deve responder com um aumento da insulina Mas existe o aumento da glicose referente a ingestão de uma refeição propriamente dita e para este aumento o sistema não pode esperar muito tempo para responder com injeção de insulina Essa resposta rápida é chamada de sensibilidade O terceiro problema pode ser resolvido diminuindo à sensibilidade do dispositivo para o rápido aumento da glicose e exigindo que o paciente acione manualmente o aparelho na hora das refeições para ser injetado certa quantidade de insulina Já se estuda a possibilidade desta injeção ser feita automaticamente por uma detecção das refeições evitando assim uma intervenção do paciente para que o sistema seja um circuito fechado real Dos três componentes de um pâncreas artificial o algoritmo do controlador é que o parece estar mais longe de estar pronto para incorporar um sistema em malha fechada em um paciente de maneira independente 51 8 Conclusões A teoria de controle ótimo se mostrou eficiente para o controle do nível da glicose em pacientes portadores de diabetes do tipo I Juvenil Como mostrado na seção 5 onde o modelo do metabolismo da diabetes foi controlado por uma malha em controle fechada O modelo se mostrou versátil para a escolha entre eficiência do controle em termos de tempo para atingir o nível desejado e o gasto de energia com insulina O modelo ampliado com o acréscimo de um observador de estado utilizandose de um filtro de Kalman como mostrado na seção 63 se mostrou mais eficiente do que o controle do tipo PID Proporcional Integral Derivativo isso através da análise dos principais índices tradicionais na avaliação do controle da glicose mas principalmente no percentual de tempo onde o nível da glicose ficou abaixo de 70 mgdl pois o maior risco em termos de doenças graves para um diabético são os baixo níveis de glicose Apesar do modelo no qual foi aplicado a teoria de controle ótimo ter sido um modelo pequeno apenas duas variáveis de estados de forma geral a teoria pode ser aplicada para sistemas com espaço de estado maior como é o caso da aplicação mostrada na seção 61 onde o espaço de estados passou a ter 3 variáveis como também foi o caso do modelo apresentado na seção 63 onde o espaço de estados é maior O tema deste trabalho se mostrou possuir aplicação bem atual sendo a sua principal aplicação o fundamento matemático para a construção de um pâncreas artificial sendo que para isto o modelo desenvolvido precisa ser discretizado incrementado para possuir além do controlador ótimo um observador de estados e um preditor de parâmetros A maior dificuldade para se lançar comercialmente o pâncreas artificial reside justamente no controle executado que deve ser capaz de enfrentar situações atípicas que possam ocorrer no nível de glicose dos pacientes daí está área de pesquisa ser uma área importante para as aplicações de controle nos próximos anos 52 9 Referências Bibliográficas 1 Swan George W Applications of Optimal Control Theory in Biomedicine New York MDekker 1984 2 Evans Lawrence C An Introduction to Mathematical Optimal Control Theory Berkeley Department of Mathematics University of California mathberkeleyeduevanscontrolcoursepdf Acesso em dez2009 3 Klonoff David C The Artificial Pancreas How Sweet Engineering Will Solve Bitter Problems Journal of Diabetes Science and Technology Volume 1 Janeiro 2007 wwwjournalofdstorg Acesso em out2009 4 Klonoff Stephen D Patek Marc D Breton Yuanda Chen Chad Solomone Boris Kovatchev Linear Quadratic GaussianBased ClosedLoop Control of Type 1 Diabetes Journal of Diabetes Science and Technology Volume 1 Novembro de 2007 wwwjournalofdstorg Acesso em out2009 5 Klonoff Stephen D Patek Marc D Breton Yuanda Chen Chad Solomone Boris Kovatchev Adaptive ClosedLoop Control Provides BloodGlucose Regulation Using Dual Subcutaneous Insulin and Glucagon infusion in Diabetic Swine Journal of Diabetes Science and Technology Volume 1 Março de 2007 wwwjournalofdstorg Acesso em out2009