Klinische Datenerhebung für die Closed-Loop-Entwicklung für die Behandlung von Typ-2-Diabetes – DT2_1 (DT2_1)

T2D ist eine Erkrankung, die Insulinresistenz und relativen Insulinmangel kombiniert. Die T2D schreitet naturgemäß in Richtung eines immer ausgeprägteren Insulinmangels voran, der zur Notwendigkeit eines Ersatzes der Bauchspeicheldrüse durch die Verabreichung von Insulin führt.

Typ-1-Diabetes (T1D) erfordert eine vollständige und sofortige Substitution der pankreatischen Insulinsekretion. Derzeit müssen Patienten in die Behandlung ihrer Krankheit einbezogen werden, indem sie auf der Grundlage der Ergebnisse der Glukoseüberwachung entscheiden, wie viel Insulin verabreicht werden soll. Künstliche Intelligenz ermöglicht dank eines selbstlernenden Algorithmus die Automatisierung und Anpassung der Insulinverabreichung. Diese als geschlossene Schleifen bezeichneten Geräte bringen den in die Studien eingeschlossenen Patienten einen echten Nutzen, indem sie das glykämische Gleichgewicht verbessern, die Anzahl von Hypo- und Hyperglykämien verringern, aber auch die mit der Krankheit verbundene psychische Belastung verringern und ihre Lebensqualität verbessern .

Diese sehr signifikanten Vorteile bei der T1D-Behandlung eröffnen die Möglichkeit, ähnliche Vorteile bei der T2D zu erzielen, die durch das Basal-Bolus-Typ-Insulinschema behandelt wird. Diese Studie zielt darauf ab, einen spezifischen Algorithmus von T2D zu entwickeln, um seine besonderen Eigenschaften zu erfüllen.

Das Ziel dieser Studie ist es, die Entwicklung des Blutzuckerspiegels bei T2D-Patienten unter verschiedenen Bedingungen ihres täglichen Lebens zu erfassen: körperliche Aktivität, Mahlzeiten, Schlaf usw. Diese Daten werden verwendet, um einen Prüfstand zu entwickeln, um Insulinabgabealgorithmen zur Behandlung von Patienten mit insulinresistentem T2D unter Verwendung eines geschlossenen Regelkreises zu evaluieren.