Resumen

La diabetes es uno de los mayores problemas mundiales de hoy en día, y cada vez lo es más. La medición constante del nivel de glucosa en sangre es un requisito indispensable para controlar el nivel de glucosa en sangre y establecer procedimientos de tratamiento de la diabetes. La forma habitual de medir el nivel de glucosa es mediante un procedimiento invasivo que requiere pinchar el dedo con la lanceta y puede llegar a ser doloroso y obediente, especialmente si se convierte en una rutina diaria. En este estudio, analizamos enfoques no invasivos de medición de la glucosa y presentamos varias dimensiones de clasificación según diferentes criterios: tamaño, invasividad, medio analizado, propiedades de detección, método aplicado, tipo de activación, retardo de la respuesta, duración de la medición y acceso a los resultados. Nos centramos en el uso de métodos de aprendizaje automático y redes neuronales y en la correlación con la variabilidad de la frecuencia cardiaca y el electrocardiograma, como nueva tendencia de investigación y desarrollo.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:métodos no invasivos de medición de la glucosa, nivel de glucosa en sangre, procedimientos de tratamiento de la diabetes, nivel de glucosa en sangre, medición del nivel de glucosa, mayores problemas globales, variabilidad del ritmo cardíaco, métodos de redes neuronales, varias dimensiones de clasificación, medición constante
• Keywords:noninvasive glucose measurement approaches, blood glucose level, diabetes treatment procedures, glucose blood level, glucose level measuring, greatest global problems, heart rate variability, neural network methods, several classification dimensions, constant measuring