SISTEMA DE ANALISIS E INTERPRETACION DE DATOS DE DIABETES

SE DESCRIBE UN SISTEMA AUTOMATIZADO DE INTERPRETACION DE DATOS REFERIDOS A LA DIABETES QUE COMBINA METODOS DE CALCULO SIMBOLICO Y NUMERICO PARA IDENTIFICAR Y DESTACAR LOS HALLAZGOS CLINICOS CLAVES EN LOS DATOS SOBRE LA DIABETES AUTOREGISTRADOS POR EL PACIENTE. LOS DATOS PATENTES, INCLUYENDO LOS NIVELES DE GLUCOSA EN LA SANGRE Y LOS NIVELES DE DOSIS DE INSULINA, REGISTRADOS POR UN PACIENTE DIABETICO DURANTE UN PERIODO DE TIEMPO POR MEDIO DE UN MEDIDOR DE GLUCOSA O SIMILAR, SE REBAJA INICIALMENTE EN UN SISTEMA DE PROCESAMIENTO CENTRAL COMO POR EJEMPLO UN ORDENADOR PERSONAL. LOS DATOS SOBRE LA DIABETES ACEPTADOS SE PROCESAN A CONTINUACION PARA (A) IDENTIFICAR LOS REGIMENES DE DOSIFICACION DE INSULINA CORRESPONDIENTE A CAMBIOS SIGNIFICATIVOS PREDEFINIDOS EN LA DOSIFICACION DE LA INSULINA QUE SE HAN MANTENIDO DURANTE AL MENOS UN SEGMENTO PREDEFINIDO DEL PERIODO DE RECOGIDA DE DATOS EN CONJUNTO, (B) IDENTIFICAR ESTADISTICAMENTE CAMBIOS SIGNIFICATIVOS EN LOS NIVELES DE GLUCOSA EN LA SANGRE RESULTANTES A TRAVES DE LOS ADYACENTES A LOS PERIODOS DE REGIMEN DE INSULINA IDENTIFICADOS, Y (C) IDENTIFICAR LOS CAMBIOS CLINICAMENTE SIGNIFICATIVOS EN LOS NIVELES DE GLUCOSA EN SANGRE DESDE DONDE CAMBIA EL NIVEL DE GLUCOSA IDENTIFICADO SIGNIFICATIVO ESTADISTICAMENTE. LOS RESULTADOS DEL PROCESAMIENTO DE LOS DATOS DE LA DIABETES SE GENERAN EN FORMA DE UN INFORME DE INTERPRETACION DE DATOS COMPRENSIVO AUNQUE FACILMENTE COMPRENSIBLE QUE DESTACA LOS RESULTADOS DEL PROCESAMIENTO, INCLUYENDO DETALLES RELACIONADOS CON LOS REGIMENES DE INSULINA IDENTIFICADOS Y LOS CAMBIOS ASOCIADOS CLINICAMENTE SIGNIFICATIVOS EN LOS NIVELES DE GLUCOSA. An automated diabetes data interpretation system is provided which combines symbolic and numeric computing approaches in order to identify and highlight key clinical findings in the patient's self-recorded diabetes data. The patent data, including blood glucose levels and insulin dosage levels, recorded by a diabetic patient over a period of time by means of a glucose meter or the like, is initially downloaded into a central processing system such as a personal computer. The accepted diabetes data is subsequently processed to (a) identify insulin dosage regimens corresponding to predefined significant changes in insulin dosage which are found to be sustained for at least a predefined segment of the overall data collection period, (b) identify statistically significant changes in blood glucose levels resulting across adjacent ones of the identified insul