La Càtedra UdG–Dexcom, juntament amb el grup MICELab de la Universitat de Girona (UdG), ha culminat amb èxit la primera fase d’un estudi únic al món que analitza com evoluciona la glucosa en persones amb diabetis tipus 1 mentre realitzen exercici prolongat en condicions reals. Les dades recollides permetran desenvolupar algoritmes d’intel·ligència artificial per predir la resposta glucèmica i optimitzar la gestió de la malaltia.

La Càtedra UdG–Dexcom ha desplegat el passat octubre un operatiu científic i logístic per impulsar un assaig clínic innovador orientat a entendre amb precisió com respon la glucosa al llarg d’activitats esportives d’alta intensitat. La iniciativa, desenvolupada conjuntament amb MICELab (UdG), EUSES i l’Hospital Dr. Josep Trueta, pretén generar una base de dades d’alt valor que permeti construir models d’intel·ligència artificial per millorar el control metabòlic de les persones amb diabetis tipus 1.

El projecte ha començat amb una ruta ciclista de gravel celebrada a Girona, en què han participat 30 persones —21 amb diabetis tipus 1 i 9 del grup de control. Cada participant ha estat equipat amb sensors de glucosa, potència, freqüència cardíaca i GPS, així com amb un seguiment mèdic i tècnic constant. Segons el catedràtic Josep Vehi, director de la Càtedra UdG–Dexcom, la manca d’estudis en condicions reals fa necessari “disposar de dades de qualitat que permetin predir el comportament de la glucosa i oferir eines de suport personalitzades”.

La preparació de la prova ha involucrat un ampli equip multidisciplinari, amb professionals del Servei d’Endocrinologia del Trueta i docents i investigadors d’EUSES-UdG i del Departament d’Infermeria. A més de les mesures contínues dels sensors, s’han recollit mostres biològiques que ajudaran a identificar canvis fisiològics i moleculars vinculats a l’exercici intens, un terreny fins ara poc explorat en persones amb diabetis tipus 1.

Amb la ruta completada, s’obre ara la fase d’ordenació i anàlisi de totes les dades per construir i validar models d’intel·ligència artificial capaços de predir amb antelació episodis de hipoglucèmia i hiperglucèmia. Els resultats es transferiran a la comunitat científica, a les associacions de pacients i als mateixos participants, amb l’objectiu final de facilitar indicacions més precises i segures per a la pràctica esportiva.

El director de la càtedra subratlla que aquesta iniciativa “omple un buit de coneixement essencial” i consolida la UdG com a referent internacional en l’aplicació d’IA a la diabetis. L’estudi permetrà entendre amb major detall la convivència, sovint complexa, entre exercici i glucèmia, i contribuirà a donar a les persones amb diabetis eines que els permetin fer activitat física amb més confiança i seguretat.

Podeu visualitzar les fotografies i el vídeo de la jornada a través d'aquest enllaç.

A través d'awuest enllaç podeu visualitzar el reportatge elaborat per 3cat.