Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• CABRERA, ALVIS ; BIAGI, LYVIA ; BENEYTO, ALEIX ; ESTREMERA, ERNESTO ; CONTRERAS, Iván ; GIMÉNEZ, MARGA ; CONGET, IGNACIO ; BONDIA, JORGE ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Validation of a Probabilistic Prediction Model for Patients with Type 1 Diabetes Using Compositional Data Analysis. Mathematics , v. 11, p. 1241, 2023.

• CABRERA, ALVIS ; ESTREMERA, ERNESTO ; BENEYTO, ALEIX ; BIAGI, LYVIA ; CONTRERAS, Iván ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Individualized Prediction of Blood Glucose Outcomes Using Compositional Data Analysis. Mathematics , v. 11, p. 4517, 2023.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR ; GIMÉNEZ, MARGA ; CONGET, IGNACIO ; BONDIA, JORGE ; MARTIN-FERNANDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Probabilistic Model of Transition between Categories of Glucose Profiles in Patients with Type 1 Diabetes Using a Compositional Data Analysis Approach. SENSORS , v. 21, p. 3593, 2021.

• BERTACHI, A. ; BIAGI, L. ; BENEYTO, A. ; VEHI, J. . Dynamic Rule-Based Algorithm to Tune Insulin-on-Board Constraints for a Hybrid Artificial Pancreas System. Journal of Healthcare Engineering , v. 2020, p. 1-11, 2020.

• BERTACHI, ARTHUR ; VIÑALS, CLARA ; BIAGI, LYVIA ; CONTRERAS, IVAN ; VEHÍ, JOSEP ; CONGET, IGNACIO ; GIMÉNEZ, MARGA . Prediction of Nocturnal Hypoglycemia in Adults with Type 1 Diabetes under Multiple Daily Injections Using Continuous Glucose Monitoring and Physical Activity Monitor. SENSORS , v. 20, p. 1705, 2020.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, A. ; GIMÉNEZ, MARGA ; CONGET, IGNACIO ; BONDIA, JORGE ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHÍ, JOSEP . Individual Categorisation of Glucose Profiles Using Compositional Data Analysis. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH , v. 28, p. 3550-3567, 2019.

• VEHÍ, JOSEP ; CONTRERAS, Iván ; OVIEDO, Sílvia ; BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR . Prediction and prevention of hypoglycaemic events in type-1 diabetic patients using machine learning. Health Informatics Journal , v. 00, p. 146045821985068, 2019.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Compositional Data Analysis of Glucose Profiles of Type 1 Diabetes Patients. IFAC-PAPERSONLINE , v. 52, p. 1006-1011, 2019.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; QUIROS, C. ; GIMENEZ, M. ; CONGET, I. ; BONDIA, J. ; VEHI, J. . Accuracy of continuous glucose monitoring before, during and after aerobic and anaerobic exercise in patients with type 1 diabetes mellitus. BIOSENSORS , v. 8, p. 1-8, 2018.

• QUIRÓS, CARMEN ; BERTACHI, ARTHUR ; GIMÉNEZ, MARGA ; BIAGI, LYVIA ; VIAPLANA, JUDITH ; VIÑALS, CLARA ; VEHÍ, JOSEP ; CONGET, IGNACIO ; BONDIA, JORGE . Control de la glucemia durante el ejercicio físico aeróbico y anaeróbico mediante un nuevo sistema de páncreas artificial. Endocrinología, Diabetes y Nutrición , v. 65, p. 342-347, 2018.

• BIAGI, L. ; RAMKISSOON, C. ; FACCHINETTI, A. ; LEAL, Y. ; VEHI, J. . Modeling the Error of the Medtronic Paradigm Veo Enlite Glucose Sensor. SENSORS , v. 17, p. 1361, 2017.

• BIAGI, LYVIA ; HIRATA BERTACHI, ARTHUR ; CONGET, IGNACIO ; QUIRÓS, CARMEN ; GIMÉNEZ, MARGA ; AMPUDIA-BLASCO, F. JAVIER ; ROSSETTI, PAOLO ; BONDIA, JORGE ; VEHÍ, JOSEP . Extensive Assessment of Blood Glucose Monitoring During Postprandial Period and Its Impact on Closed-Loop Performance. JOURNAL OF DIABETES SCIENCE AND TECHNOLOGY , v. 11, p. 1089-1095, 2017.

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . Ensaios e Implementação de Estratégias de Controle em uma Planta Industrial Emulada de Processos Industriais. REVISTA C & I. CONTROLE & INSTRUMENTAÇÃO , v. 192, p. 47-55, 2013.

• CONTRERAS, IVAN ; BERTACHI, ARTHUR ; BIAGI, LYVIA ; Oviedo, Silvia ; Ramkissoon, Charrise ; Vehi, Josep . Artificial intelligence-based decision support systems for diabetes. In: Debmalya Barh. (Org.). Artificial Intelligence in Precision Health. 1ed.London: Elsevier, 2020, v. 1, p. 329-357.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR ; MARTIN-FERNANDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Compositional data analysis of daily glucose profiles of type 1 diabetes patients. In: Miquel Solà. (Org.). II Conference of Pre-doctoral Researchers Abstract Book. 1ed.: Escola de Doctorat. Servei de Publicacions de la UdG, 2018, v. II, p. 115-.

• COSTA, J. P. ; GODOY, W. F. ; BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR . Continuous prediction of blood glucose levels in patients with Type 1 Diabetes Mellitus using machine learning techniques. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE - SBAI 2023, 2023, Manaus - AM. SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE - SBAI 2023, 2023.

• COSTA, J. P. ; GODOY, W. F. ; BIAGI, L. ; BERTACHI, A. . Predição contínua do nível de glicose no sangue em pacientes com Diabetes Mellitus Tipo 1 utilizando técnicas de machine learning. In: XVI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI 2023), 2023, Manaus - AM. Proceedings SBAI2023 e SBSE2023, 2023. v. 1.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR ; MARTIN-FERNANDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Compositional Data Analysis of Glucose Profiles of Type 1 Diabetes Patients. In: 12th IFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems, 2019, Florianópolis. Preprints, 12th IFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems, 2019. p. 1006-1011.

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, A. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHÍ, JOSEP . Compositional Data Analysis of Type 1 Diabetes Data. In: The 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data (KDH), 2018, Stockholm. Proceedings of the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data co-located with the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2018), 2018. v. 2148. p. 8-12.

• BERTACHI, A. ; BIAGI, LYVIA ; CONTRERAS, Iván ; LUO, Ningsu ; VEHÍ, JOSEP . Prediction of blood glucose levels and nocturnal hypoglycemia using physiological models and artificial neural networks. In: The 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data (KDH), 2018, Stockholm. Proceedings of the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data co-located with the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2018), 2018. v. 2148. p. 85-90.

• CONTRERAS, Iván ; BERTACHI, A. ; BIAGI, LYVIA ; OVIEDO, Sílvia ; VEHÍ, JOSEP . Using Grammatical Evolution to Generate Short-Term Blood Glucose Prediction models. In: The 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data (KDH), 2018, Stockholm. Proceedings of the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data co-located with the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2018), 2018. v. 2148. p. 91-96.

• SCHMITT, HELDER L. ; SILVA, LYVIA R. B. ; SCALASSARA, PAULO R. ; GOEDTEL, ALESSANDRO . Bearing fault detection using relative entropy of wavelet components and artificial neural networks. In: 2013 9th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED 2013), 2013, VALENCIA. 2013 9th IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED). p. 538.

• RESENDE, B. R. ; SILVA, L. R. B. ; SCALASSARA, P. R. ; VALLIM, M. B. R. . Application Of Educational Electronic Kits In Multilevel Technological Education. In: XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA (COBENGE), 2013, Gramado-Rs. XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA, 2013.

• BERTACHI, A. H. ; SILVA, L. R. B. ; ANGELICO, B. A. ; SCALASSARA, P. R. ; ENDO, W. ; SUMAR, R. R. . Digital PID Implementation In A Computer Environment Applied To A Didactic Industrial Plant For Control Engineering Education. In: XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA (COBENGE), 2013, Gramado - RS. XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA, 2013.

• SCHMITT, H. L. ; SILVA, L. R. B. ; SCALASSARA, P. R. ; GOEDTEL, A. . Classification of Simulated Motor Signals with Bearing Faults Using Neural Networks, Wavelets, and Predictability Measures. In: XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013, Fortaleza - CE. XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013.

• SILVA, L. R. B. ; BERTACHI, A. H. ; SCHMITT, H. L. ; SCALASSARA, P. R. ; GOEDTEL, A. . Classification of Voice Pathologies Based on Neural Networks and Predictability Measures. In: XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013, Fortaleza - CE. XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013.

• BERTACHI, A. H. ; SILVA, L. R. B. ; SUMAR, R. R. ; ANGELICO, B. A. ; GOEDTEL, A. . Controle de um processo multivariável em uma planta didática industrial utilizando redes neurais. In: XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013, Fortaleza - CE. XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013.

• OLIVEIRA, L. P. N. ; SCALASSARA, P. R. ; ALTIMARI, L. R. ; SILVA, L. R. B. . Análise de Fadiga Muscular de Sinais EMG com Wavelet. In: XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013, Fortaleza - CE. XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013.

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . Identificação e Estudo de Topologias de Controle Utilizando uma Planta Didática Baseada na Rede Industrial Profibus e Servidor OPC. In: Congresso Brasileiro de Automática - CBA, 2012, Campina Grande - PB. XIX Congresso Brasileiro de Automática, 2012.

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . Práticas de Aprendizagem para Sistemas de Controle de Processos: Identificação de Sistemas Utilizando uma Planta Didática Industrial. In: Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia - COBENGE, 2012, Belém - PA. XL Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia, 2012.

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . Ensaios e Implementação de Estratégias de Controle em uma Planta Industrial Emulada de Processos Industriais. In: 16º Congresso Internacional de Automação, Sistemas e Instrumentação, 2012, São Paulo-SP. 16º Congresso Internacional de Automação, Sistemas e Instrumentação, 2012.

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; LISBOA, A. R. B. S. . Expectativas da Utilização de uma Planta Didática Industrial como Objeto de Aprendizagem em um Curso de Graduação em Engenharia. In: XXXIX Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE 2011), 2011, Blumenau - SC. XXXIX Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia, 2011.

• LISBOA, A. R. B. S. ; SILVA, L. R. B. . Possibilidades de Utilização de Softwares como Recurso Pedagógico na Disciplina de Bioestatística. In: V Seminário de Matemática: Educação Matemática, 2011, Cornélio Procópio - PR. V Seminário de Matemática: Educação Matemática, 2011.

• BERTACHI, A. ; BIAGI, L. ; CONTRERAS, I. ; ESTREMERA, ERNESTO ; VEHI, J. . Machine Learning-Driven Decision Support System For Patients With Type 1 Diabetes And Multiple Daily Injections Therapy. In: International Conference on Advanced Technologies and Treatments of Diabetes (ATTD 2025), 2025, Amsterdam. Diabetes Technology & Therapeutics, 2025. v. 27. p. e135-e136.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; CABRERA, ALVIS ; SOLER, J. ; CONTRERAS, I. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHI, J. . Assessing a Novel Visualization Approach for Glucose Management Using Categories of Days and Compositional Data Analysis. In: 18th International Conference on Advanced Technologies & Treatments for Diabetes (ATTD 2025), 2025, Amsterdam. Diabetes Technology & Therapeutics, 2025. v. 27. p. e202-e203.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, ARTHUR ; CABRERA, ALVIS ; SOLER, J. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHÍ, JOSEP . Exploring a New Visualization Approach for Glucose Management: Day Categories via Compositional Data. In: VI International Workshop on Proximity Data, Multivariate Analysis and Classification, 2024, Girona. AMyC 2024 contributions, 2024.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; GIMENEZ, M. ; CONGET, I. ; BONDIA, J. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHI, J. . Categorization and Prediction of Glucose Profiles of Type 1 Diabetes Patients Based on a Compositional Data Analysis Approach. In: 12th International Conference on Advanced Technologies and Treatments for Diabetes (ATTD 2019), 2019, Berlin. The Official Journal of ATTD 2019, 2019. p. A70-A70.

• BERTACHI, A. ; BIAGI, L. ; CONTRERAS, I. ; VEHI, J. . Prediction of Nocturnal Hypoglycemic Events in Adults with Type 1 Diabetes. In: 12th International Conference on Advanced Technologies and Treatments for Diabetes (ATTD 2019), 2019, Berlin. The Official Journal of ATTD 2019, 2019. p. A-71-A-71.

• BERTACHI, ARTHUR ; VIÑALS, CLARA ; BIAGI, L. ; CONTRERAS, IVAN ; GIMÉNEZ, MARGA ; CONGET, IGNACIO ; VEHÍ, JOSEP . Machine learning forecasting nocturnal hypoglycaemia in type 1 diabetes under multiple daily injections using continuous glucose monitoring and physical activity monitor. In: Annual Meeting of the European Association for the Study of Diabetes, 2019, Barcelona. 55th EASD Annual Meeting of the European Association for the Study of Diabetes, 2019. v. 62. p. A70-A70.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; QUIRÓS, CARMEN ; GIMENEZ, M. ; CONGET, IGNACIO ; BONDIA, JORGE ; VEHÍ, JOSEP . Accuracy and precision of continuous glucose monitoring before, during and after aerobic and resistance exercise in subjects with type 1 diabetes. In: 11th Advanced Technologies & Treatments for Diabetes Conference (ATTD 2018), 2018, Vienna. The Official Journal of ATTD Advanced Technologies & Treatments for Diabetes Conference, 2018. v. 20.

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. H. ; CONGET, I. ; QUIROS, C. ; GIMENEZ, M. ; AMPUDIA-BLASCO, F. J. ; ROSSETTI, P. ; BONDIA, J. ; VEHI, J. . Accuracy of continuous glucose monitoring during postprandial period and its influence on closed-loop performance. In: 10th International Conference on Advanced Technologies & Treatments for Diabetes, 2017, Paris. Abstracts from ATTD 2017 10th International Conference on Advanced Technologies & Treatments for Diabetes, 2017. v. 19.

• QUIROS, C. ; BERTACHI, A. H. ; GIMENEZ, M. ; BIAGI, L. ; CONGET, I. ; VEHI, J. ; BONDIA, J. . Control de la Glucemia Durante el Ejercicio Físico Aeróbico y Anaeróbico Mediante un Nuevo Sistema de Páncreas Artificial. In: XXVIII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Diabetes, 2017, Barcelona. Endocrinología, Diabetes y Nutrición, 2017. v. 64.

• BIAGI, L. ; CABRERA, ALVIS ; BERTACHI, A. ; ESTREMERA, ERNESTO ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHI, J. . Analyzing Basal Insulin Dosing as Perturbations in Compositional Glycemic Profiles for Time in Range in Type 1 Diabetes. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; CABRERA, ALVIS ; SOLER, J. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHÍ, JOSEP . Exploring a new visualization approach for glucose management: day categories via compositional data. 2024. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BIAGI, L. . Internacionalização na pós-graduação - Programa GCUB-Mob. 2023. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, ARTHUR ; MARTIN-FERNANDEZ, JOSEP ANTONI ; VEHÍ, JOSEP . Compositional Data Analysis of Glucose Profiles of Type 1 Diabetes Patients. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• CONGET, I. ; VINALS, C. ; BERTACHI, ARTHUR ; BIAGI, L. ; CONTRERAS, I. ; GIMENEZ, M. ; VEHÍ, JOSEP . Predicción de hipoglucemia nocturna con técnicas de machine learning en diabetes tipo 1 y múltiples disus de insulina utilizando un monitor flash de glucosa y de actividad física. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHI, J. . Compositional Data Analysis of Daily Glucose Profiles of Type 1 Diabetes Patients. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BIAGI, LYVIA ; BERTACHI, A. ; MARTÍN-FERNÁNDEZ, J. A. ; VEHI, J. . Compositional Data Analysis of Type 1 Diabetes Data. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BIAGI, L. ; BERTACHI, A. H. ; CONGET, I. ; QUIROS, C. ; GIMENEZ, M. ; AMPUDIA-BLASCO, F. J. ; ROSSETTI, P. ; BONDIA, J. ; VEHI, J. . Accuracy Of Continuous Glucose Monitoring During Postprandial Period And Its Influence On Closed-Loop Performance. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SCHMITT, H. L. ; SILVA, L. R. B. ; SCALASSARA, P. R. ; GOEDTEL, A. . Classification of Simulated Motor Signals with Bearing Faults Using Neural Networks, Wavelets, and Predictability Measures. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• SILVA, L. R. B. ; BERTACHI, A. H. ; SCHMITT, H. L. ; SCALASSARA, P. R. ; GOEDTEL, A. . Classification of Voice Pathologies Based on Neural Networks and Predictability Measures. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• OLIVEIRA, L. P. N. ; SCALASSARA, P. R. ; ALTIMARI, L. R. ; SILVA, L. R. B. . Análise de Fadiga Muscular de Sinais EMG com Wavelet. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . XIX Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2012). 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVA, L. R. B. ; ENDO, W. ; SCALASSARA, P. R. ; ANGELICO, B. A. . Ensaios e Implementação de Estratégias de Controle em uma Planta Industrial Emulada de Processos Industriais. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FINOCCHIO, M. A. F. ; JUNIOR, J. H. ; BERTACHI, A. H. ; SILVA, L. R. B. . Tomadas e extensões elétricas e o risco de incêncio. 2011. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SILVA, L. R. B. . Classificação de falhas em máquinas elétricas usando redes neurais, modelos wavelet e medidas de informação 2014 (Dissertação de Mestrado).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  A comprehensive proteogenomic and microbiome study of saliva: responses to physical exercise in unique populations - from schoolchildren to elite athletes (EXSAL)., Descrição: A multi-omics study using saliva to explore exercise-induced molecular adaptations in children and elite athletes, aiming to support personalized training and health strategies.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / CABRERA, ALVIS - Integrante / Anna Prats Puig - Coordenador / Raquel Font LLado - Integrante.

• 2023 - Atual

  Análise de dados composicionais para previsão de eventos eventos adversos em pacientes com diabetes mellitus do tipo 1, Descrição: Pacientes com Diabetes Mellitus do Tipo 1 (DMT1) utilizam doses de insulina para manter os níveis de glicose dentro de uma faixa desejável. A dosagem de insulina pode ser realizada utilizando múltiplas injeções diárias (MDI) ou utilizando uma bomba de insulina. Já a medição de insulina pode ser realizada de maneira contínua utilizando o monitoramento contínuo de glicose (CGM) ou medições realizadas manualmente através de glicosímetros. Durante as últimas décadas, pesquisadores de diversos países avançaram no desenvolvimento de um equipamento conhecido como pâncreas artificial (PA). Atualmente, o PA é o sistema tecnológico que alcança os melhores resultados em termos de controle glicêmico, porém é um sistema relativamente caro e foi aprovado para uso em poucos países ao redor do mundo. Embora novas tecnologias já se provaram mais eficazes, a técnica MDI ainda é a forma mais utilizada em países em desenvolvimento como opção de tratamento em indivíduos com DMT1, devido principalmente ao seu custo de aquisição. O Brasil está incluído nesta estatística, e apenas uma parcela ínfima das pessoas que sofrem de DMT1 faz uso de bomba de insulina e sensores de glicose. Uma forma de auxiliar estas pessoas com DMT1 a melhorar o controle glicêmico é através do uso de sistemas de suporte à decisão (DSS). Estes sistemas podem ser baseados em algoritmos inteligentes que são capazes de prever eventos adversos no futuro, e de alguma maneira alertar os indivíduos para que uma ação preventiva seja tomada. Recentes trabalhos introduziram a aplicação de métodos baseados em análise de dados composicionais (CoDa) em dados obtidos de CGM visando a obtenção de ferramentas que possam auxiliar a tomada de decisão na gestão do DMT1. O objetivo deste projeto de pesquisa é investigar a viabilidade de um DSS utilizando modelos de predição baseados em análise CoDa aplicada a dados de CGM considerando tempo gasto em diferentes ranges glicêmicos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Coordenador / VEHÍ, JOSEP - Integrante / Josep Antoni Martín Fernández - Integrante / BERTACHI, ARTHUR - Integrante / CABRERA, ALVIS - Integrante.

• 2022 - Atual

  Aplicação de técnicas de inteligência artificial para a obtenção de modelos populacionais para prever eventos adversos em pacientes com diabetes mellitus do tipo 1., Descrição: Pacientes com Diabetes Mellitus Tipo 1 (DMT1) precisam controlar seus níveis de glicose através da dosagem de insulina, que pode ser feita com múltiplas injeções diárias (MDI) ou uma bomba de insulina. O monitoramento contínuo de glicose (CGM) também é uma opção. Pesquisadores desenvolveram o pâncreas artificial (PA), que usa o CGM e um algoritmo para calcular e injetar a dose de insulina necessária, sendo o sistema mais eficaz, mas caro e restrito a poucos países. Países em desenvolvimento, como o Brasil, ainda usam a técnica MDI devido ao custo. Para melhorar o controle glicêmico, sistemas de suporte à decisão baseados em algoritmos inteligentes podem prever eventos adversos e alertar para ações preventivas. Este projeto de pesquisa visa investigar a viabilidade de um sistema de suporte à decisão utilizando modelos populacionais ao invés de modelos personalizados para diminuir os custos de aquisição de dados... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / Arthur Hirata Bertachi - Coordenador / João Pedro Queiroz Costa - Integrante.

• 2016 - 2019

  mSAFE-AP ? Solutions for the improvement of efficiency and safety of the artificial pancreas by fault-tolerant multivariable control architectures, Descrição: As artificial pancreas systems move closer to commercialization, it is necessary to face the new challenges which involve intensive and prolonged use of a complex system, with multiple components with different operational lifetime, managed by humans with minimal training and tendency to non-adherence. The constant challenges of efficiency and safety enter a new dimension when considering long periods of time, in which many actions must be carried by the patient without supervision. It is thus necessary to provide the artificial pancreas with new mechanisms for patient monitoring and detection/prediction of risks, acting accordingly on the system to ensure its safety. In this context, techniques based on reconfigurable fault-tolerant control are considered as a good candidate to address these problems and will be explored in this proposal. Additionally, the complexity of the problem suggests the need for more degrees of freedom than those given by a single-input-singleoutput control architecture, based solely on glucose measurement and insulin infusion, leading to multivariable control approaches for the artificial pancreas. However, this involves additional challenges, as misinterpretations by the control system of additional signals, that need to be treated properly in the fault mitigation modules. The overall objective of this project is the design of an efficient and safe artificial pancreas in normal free-living use, by means of new multivariable reconfigurable fault-tolerant control architectures.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / Carmen Quirós - Integrante / Marga Giménez - Integrante / Paolo Rossetti - Integrante / Jorge Bondia - Coordenador / Josep Vehí - Integrante / Charrise Ramkissoon - Integrante / CONGET, IGNACIO - Integrante / AMPUDIA-BLASCO, F. JAVIER - Integrante / Arthur Bertachi - Integrante / Iván Contreras - Integrante / Sílvia Oviedo - Integrante / Aleix Beneyto - Integrante.

• 2014 - 2018

  SAFE-AP ? New methods for the efficiency and safety of home artificial pancreas, Descrição: The artificial pancreas, or automatic control of glucose, is a technology that is expected to revolutionize the treatment of diabetes type 1 (DT1), freeing the patient load current decision-making and improving metabolic control. The aim of this project is to develop methods and tools that facilitate the management and supervision of the artificial pancreas home, to ensure their long-term safety and efficiency, so that is approved by regulatory agencies and reaches the market and to achieve acceptance by patients and medical staff.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / Ignacio Conget - Integrante / Marga Giménez - Integrante / Paolo Rossetti - Integrante / Josep Vehí - Integrante / Charrise Ramkissoon - Integrante / QUIRÓS, CARMEN - Integrante / AMPUDIA-BLASCO, F. JAVIER - Integrante / BONDIA, JORGE - Coordenador / Arthur Bertachi - Integrante / Sílvia Oviedo - Integrante.

• 2012 - 2014

  Medidas de Previsibilidade de Sinais de Voz Usando Modelagem por Wavelet-Packets para Classificação de Patologias da Laringe, Descrição: Através dos sinais de voz, podem-se obter diversas características relacionadas ao trato vocal de uma pessoa. Uma abordagem de análise desses sinais é usando medidas de previsibilidade, como entropia, para a discriminação entre vozes saudáveis e de pessoas com patologias da laringe. Esses métodos se baseiam na variação da previsibilidade do sistema quando este não está em seu funcionamento normal. Para as análises dos sinais é necessário um modelo de previsão do sistema, neste projeto, será utilizado um modelo baseado em decomposição por wavelet packet. Além disso, pretende-se aplicar uma técnica chamada análise de componentes previsíveis, a qual consegue decompor os sinais em componentes de diferentes graus de previsibilidade, inclusive permitindo a sua reconstrução sem os componentes menos previsíveis. Com esse método, pretende-se obter características que possam ser usadas para reconhecimento dos padrões das patologias dos sinais de voz.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / Wagner Endo - Integrante / Paulo Rogério Scalassara - Coordenador / Bruno Augusto Angélico - Integrante / Carla Maria Martins dos Santos - Integrante / Natanea Aparecida Alves - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2014

  Identificação de Falhas e Controle Inteligente de Máquinas Elétricas, Descrição: Este projeto de pesquisa possui como objetivo principal o desenvolvimento de novas estratégias inteligentes, fundamentadas principalmente nas técnicas de redes neurais artificiais e sistemas fuzzy, as quais serão integradas às metodologias de processamento de sinais e eletrônica de potência a fim de efetuar a identificação de falhas e controle de máquinas elétricas rotativas. Projeto em conjunto entre a Universidade Tecnológica Federal do Paraná, câmpus Cornélio Procópio, e a Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lyvia Regina Biagi Silva Bertachi - Integrante / Paulo Rogério Scalassara - Integrante / Bruno Augusto Angélico - Integrante / Alessandro Goedtel - Coordenador / Rodrigo Rodrigues Sumar - Integrante / Ivan Nunes da Silva - Integrante / Sergio Augusto Oliveira da Silva - Integrante / Azauri Albano de Oliveira Jr. - Integrante / Carlos Dias Maciel - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios