Modélisation de la glycémie d'un patient diabétique : une application floue
Résumé
Dans de précédents travaux, nous avons fourni un modèle du comportement "débit d'insuline/glycémie" du patient diabétique et une régulation de sa glycémie. Ce modèle comportemental est un modèle bilinéaire. Son acquisition consiste à identifier de 3 à 7 paramètres grâce aux données corrélées "débit de perfusion insulinique/glycémie" dont on dispose. Sur les tests initiaux, ce modèle de précision quadratique, présente en moyenne une erreur de 15% sur un intervalle de 15 minutes. Le problème posé est de savoir si ce modèle permet non seulement la prédiction sur les 15 minutes suivantes mais permet en plus de prévoir que le patient entre dans une période d'équilibre stable ou instable de sa glycémie. Il serait alors possible, à l'arrivée d'une perturbation (repas, activité physique, stress) de piloter au plus près les variations de distribution d'insuline, par une adaptation automatique du modèle de correction à la situation nouvelle détectée. En particulier, si l'équilibre est stable, la prédiction sera en principe valable sur un intervalle de temps plus long alors que si l'équilibre est instable, il y aura lieu de diminuer l'intervalle de temps. Dans ce papier, nous présentons un modèle flou de Tagaki-Sugeno (TS). Ce modèle consiste en une famille de modèles linéaires fusionnés grâce à des fonctions d'appartenance non-linéaires. Nous appliquons cette méthode au problème de traitement des diabétiques. Nous prenons le débit d'insuline comme une entrée et le taux de sucre dans le sang comme la sortie et nous considérons le patient comme une boîte noire [11],[12] et nous construisons le modèle à partir de mesures disponibles.
Domaines
Informatique et langage [cs.CL]
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
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