Modélisation et régulation automatique de la glycémie dans le diabète

Abstract

La régulation automatique de la glycémie chez les patients diabétiques de type 1 constitue un défi majeur en raison de la complexité des mécanismes physiologiques impliqués. Pour maximiser la sécurité et le confort des patients, des algorithmes de commande automatique sont utilisés, souvent en association avec des modèles mathématiques du système glucose–insuline. Les méthodes classiques, telles que le PID, sont simples mais insuffisantes face aux non-linéarités et aux perturbations (repas, activité physique). Des approches avancées offrent une plus grande robustesse, mais exigent des ressources de calcul élevées. La commande prédictive non linéaire (NMPC), reconnue pour ses performances, permet d'intégrer des contraintes physiologiques et d'anticiper les variations glycémiques. Dans ce cadre, ce mémoire étudie et compare deux stratégies NMPC : une architecture mono-hormone basée sur l'insuline seule, et une architecture dual-hormone intégrant également le glucagon. Cette approche vise à améliorer la précision de la régulation, à réduire les épisodes d'hypoglycémie et à optimiser les performances globales du pancréasartificiel.