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Grammatical evolution for the prediction of hypoglycemia in diabetes

dc.contributor.advisorCervigón Rückauer, Carlos
dc.contributor.authorCruz López, Marina de la
dc.date.accessioned2023-06-16T13:24:22Z
dc.date.available2023-06-16T13:24:22Z
dc.date.issued2022-05
dc.degree.titleGrado en Ingeniería Informática
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2021/2022. https://github.com/ABSysGroup/jeco/tree/TFG_GE4HYPO
dc.description.abstractDiabetic patients have to manage their blood sugar correctly to prevent complications. One such complication is hypoglycemia or low blood sugar, which occurs when the blood glucose concentration goes below a certain threshold. A hypoglycemic episode needs to be rectified before it becomes harmful and can be a very distressing situation for the patient. The main goal of this study is to program Structured Grammatical Evolution and Dynamic Structured Grammatical Evolution algorithms and use them to generate models for the prediction of hypoglycemic episodes in patients with diabetes. The algorithms will be used to obtain a white-box model made up of if-then-else statements that given some input data, comprised of the blood glucose and exercise readings of the patients from the previous 2 hours, optimizes a logical relation between these variables. The resulting formula will be able to determine if the patient is going to have a hypoglycemic episode in a 30, 60, 90 and 120 minutes prediction horizon.
dc.description.abstractLos pacientes con diabetes deben controlar correctamente su nivel de azúcar en sangre para evitar complicaciones. Una de estas complicaciones es la hipoglucemia o nivel bajo de azúcar en sangre, que ocurre cuando la concentración de glucosa en la sangre cae por debajo de cierto umbral. Un episodio de hipoglucemia debe corregirse antes de que se vuelva dañino y puede ser una situación muy angustiosa para el paciente. El objetivo principal de este estudio es programar los algoritmos de Gramáticas Evolutivas Estructuradas y Gramáticas Evolutivas Estructuradas Dinámicas, y utilizarlos para generar modelos de predicción de episodios hipoglucémicos en pacientes con diabetes. Los algoritmos se utilizarán para obtener un modelo de caja blanca formado por sentencias if-then-else que, dados unos datos de entrada, compuestos por el nivel de la glucosa en sangre y las lecturas de datos de ejercicio de los pacientes de las 2 horas anteriores, optimiza una relación lógica entre estas variables. La fórmula resultante se usa para determinar si el paciente va a tener un episodio de hipoglucemia en un plazo de 30, 60, 90 y 120 minutos.
dc.description.departmentDepto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/74671
dc.identifier.relatedurlhttps://github.com/ABSysGroup/jeco/tree/TFG_GE4HYPO
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/3282
dc.language.isoeng
dc.page.total93
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 España
dc.rights.accessRightsrestricted access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
dc.subject.cdu004(043.3)
dc.subject.keywordDiabetes
dc.subject.keywordGrammatical evolution
dc.subject.keywordGenetic algorithms
dc.subject.keywordMachine learning
dc.subject.keywordGlucose prediction
dc.subject.keywordStructured grammatical evolution
dc.subject.keywordDynamic structured grammatical evolution
dc.subject.keywordGramáticas evolutiva
dc.subject.keywordAlgoritmos genéticos
dc.subject.keywordAprendizaje automático
dc.subject.keywordPredicción de glucosa
dc.subject.keywordGramáticas evolutivas estructuradas
dc.subject.keywordGramáticas evolutivas estructuradas dinámicas
dc.subject.ucmInformática (Informática)
dc.subject.unesco1203.17 Informática
dc.titleGrammatical evolution for the prediction of hypoglycemia in diabetes
dc.title.alternativeGramáticas evolutivas para la predicción de hipoglucemias en diabetes
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication

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De La Cruz López 51426_Marina_De_La_Cruz_Lopez_GRAMMATICAL_EVOLUTION_FOR_THE_PREDICTION_OF_HYPOGLYCEMIA_IN_DIABETES_1398832_664428703.pdf
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