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Type 1 Diabetes Self-Management and Carbohydrate Counting: A Computer Vision based Approach

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Una aplicación para smartphones contabiliza los carbohidratos a partir de imágenes de comidas

Una buena planificación de las comidas que incluya un recuento de carbohidratos resulta fundamental para los pacientes diabéticos. Un estudio transatlántico facilita esta tarea mediante un sistema revolucionario capaz de medir los carbohidratos de cada comida.

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La prevalencia cada vez mayor de la diabetes en las sociedades modernas reclama una intervención eficaz para aliviar los síntomas de la enfermedad y mejorar la calidad de vida de las personas que la padecen. El tratamiento de la diabetes requiere un recuento preciso de los carbohidratos, una operación que no resulta sencilla. Un proyecto enmarcado en el programa Marie Curie de Pasarelas y asociaciones entre la industria y la universidad llamado GOCARB (Type 1 diabetes self-management and carbohydrate counting: a computer vision based approach) ha estudiado las necesidades de los diabéticos mediante el diseño de un sistema automático para el recuento de carbohidratos. El sistema tendría que ofrecer un margen de error inferior a veinte gramos y una interacción mínima con los usuarios. El sistema se basa en la obtención de dos fotografías del plato de comida con el teléfono móvil. Seguidamente, un software diseñado para este propósito distingue, identifica y reconstruye cada elemento del plato. Con la ayuda de un objeto de referencia, se calcula el tamaño de cada elemento y su contenido de carbohidratos en función de distintas bases de datos nutricionales. Toda esta información se aprovecha para calcular la dosis de insulina prandial óptima en cada momento. Los investigadores han recopilado más de cinco mil imágenes de alimentos en un banco de datos visual y han diseñado los algoritmos correspondientes para segmentar, reconocer y calcular el volumen de los alimentos, así como para realizar una estimación de los gramos de carbohidratos que contiene una comida accediendo a bases de datos nutricionales. Después de una validación técnica, preclínica y clínica, este prototipo ha deparado resultados muy prometedores. El prototipo se puede utilizar con platos ovalados, imágenes de un solo plato y productos representados de forma individual. Para evaluar su utilidad y eficacia, se ha llevado a cabo un estudio clínico piloto aleatorizado con grupos cruzados. Un grupo de voluntarios adultos con diabetes de tipo 1 que recibían tratamiento con bomba de insulina aumentada por sensor utilizaron la herramienta GOCARB durante dos semanas para determinar si resultaba útil en el manejo de la enfermedad. El proyecto GOCARB se ha patentado y divulgado a través de diversas conferencias internacionales, talleres y publicaciones en revistas especializadas entre las comunidades de expertos en tecnología aplicada a la diabetes e ingeniería biomédica. Otra ventaja sería ampliar la utilidad de la aplicación para abarcar un abanico nutricional más extenso para la estimación de macronutrientes.

Palabras clave

Aplicación para smartphones, carbohidrato, GOCARB, diabetes de tipo 1, visión artificial, inteligencia artificial, insulina, estudio clínico

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