Calculador inteligente de bolo de insulina en skill Alexa Amazon para pacientes con diabetes mellitus y deficiencia visual

  1. Solarte Orozco, Juan Camilo 1
  2. Manrique Córdoba, Juliana 2
  3. Vivas Albán, Óscar Andrés 1
  4. Romero Ante, Juan David 2
  5. Juan Poveda, Carlos Gabriel 2
  6. Vicente-Samper, José María 2
  7. Sabater-Navarro, José María 2
  1. 1 Universidad del Cauca
    info

    Universidad del Cauca

    Popayán, Colombia

    ROR https://ror.org/04fybn584

  2. 2 Universidad Miguel Hernández de Elche
    info

    Universidad Miguel Hernández de Elche

    Elche, España

    ROR https://ror.org/01azzms13

Libro:
XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja)
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (coord.)
  2. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  3. Ramon Costa Castelló (coord.)
  4. Carlos Ocampo Martínez (coord.)
  5. Jesús Fernández Lozano (coord.)
  6. Matilde Santos Peñas (coord.)
  7. José Enrique Simó Ten (coord.)
  8. Montserrat Gil Martínez (coord.)
  9. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  10. Raúl Marín Prades (coord.)
  11. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  12. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  13. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
  14. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  15. José Luis Guzmán Sánchez (coord.)
  16. José Luis Pitarch Pérez (coord.)
  17. Oscar Reinoso García (coord.)
  18. Oscar Déniz Suárez (coord.)
  19. Emilio Jiménez Macías (coord.)
  20. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-841-8

Año de publicación: 2022

Páginas: 148-155

Congreso: Jornadas de Automática (43. 2022. Logroño)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Este artículo presenta una funcionalidad (skill) para el asistente virtual de voz Alexa Amazon, como herramienta de apoyo para los pacientes con diabetes. La lógica de la skill fue desarrollada como una calculadora de bolo para los pacientes, teniendo en cuenta un modelo de conteo de carbohidratos, grasas y proteínas consumidas. Respecto a la interacción, se implementó teniendo en cuenta el diálogo entre un camarero y un cliente, el sistema puede registrar cada uno de los alimentos que el usuario ingrese y respecto a la cantidad de macronutrientes que contenga cada uno de ellos, responder al paciente el total de raciones consumidas y los porcentajes correspondientes al bolo normal y cuadrado de insulina. Además, se integró una base de datos donde se encuentran los macronutrientes de más de 500 alimentos. Los resultados de la investigación permitieron validar la utilización de la aplicación como herramienta de apoyo para la estimación de los macronutrientes de los alimentos, siendo de utilidad para la gestión del nivel de glucosa.

Fuente de los datos: Dialnet