In this thesis I propose a novel method to estimate the dose and injection-to-meal time for low-risk intensive insulin therapy. This dosage-aid system uses an optimization algorithm to determine the insulin dose and injection-to-meal time that minimizes the risk of postprandial hyper- and hypoglycaemia in type 1 diabetic patients. To this end, the algorithm applies a methodology that quantifies the risk of experiencing different grades of hypo- or hyperglycaemia in the postprandial state induced by insulin therapy according to an individual patient’s parameters. This methodology is based on modal interval analysis (MIA). Applying MIA, the postprandial glucose level is predicted with consideration of intra-patient variability and other sources of uncertainty. A worst-case approach is then used to calculate the risk index. In this way, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemic episodes induced by the insulin therapy tested can be calculated in terms of these uncertainties.

En esta tesis se propone un nuevo método para estimar la dosis y el instante de inyección que genere el menor riesgo para una terapia intensiva de insulina. El sistema de dosificación utiliza un algoritmo de optimización para determinar la dosis de insulina y el instante de inyección que reduzcan al máximo el riesgo de hiperglucemia e hipoglucemia posprandial en pacientes diabéticos tipo 1. Para ello, el algoritmo aplica una metodología que cuantifica el riesgo de sufrir diferentes grados de hipoglucemia e hiperglucemia en estado postprandial inducida por la terapia de insulina de acuerdo a los parámetros de cada paciente. Aplicando análisis intervalar modal se predice el nivel de glucosa postprandial considerando la variabilidad intrapaciente y otras fuentes de incertidumbre. Con un planteamiento del peor caso se calcula una predicción más segura de posibles episodios de hiperglucemia e hipoglucemia inducida por la terapia de insulina en términos de dichas incertidumbres.