Het gebruik van nieuwe technologieën met een focus op de individuele behoeften van mensen met type 1 diabetes

Bij type 1 diabetes (T1D) worden de insuline-producerende cellen volledig vernietigd. Mensen met T1D moeten hierdoor meerdere malen per dag hun bloedglucose meten en de juiste hoeveelheid insuline toedienen. Een verkeerde insulinedosering kan leiden tot gevaarlijke lage of hoge glucosespiegels. In de voorbije jaren kwamen er systemen op de markt die glucose op een continue manier meten, continue glucosemonitoring (CGM). Deze systemen bieden de mogelijkheid om de behandeling te individualiseren, maar er is nood aan meer kennis over de mogelijke voordelen en inzet van verschillende systemen. Tijdens dit onderzoeksproject zullen we ten eerste flash glucosemonitoring vergelijken met intensievere systemen, namelijk real-time CGM. Ten tweede zullen we het real-life gebruik van de eerste commercieel-beschikbare hybride artificiële pancreas beoordelen. En ten derde zullen we onderzoeken of gegevens van real-time CGM en activity trackers gebruikt kunnen worden om trends in de glucose tijdens sport beter te identificeren en gepersonaliseerde adviezen te geven voor volgende sportactiviteiten.

Trefwoorden:type 1 diabetes, exercise, continuous glucose sensors, machine learning, personalised medicine

Disciplines:Endocrinologie, Machine learning en besluitvorming