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Esta investigación se enfoca en el desarrollo y mejora de los sistemas de monitorización continua de glucosa (SMCGs), haciendo énfasis en resolver el problema de la precisión y fiabilidad de las concentraciones de glucosa en plasma estimadas por estos dispositivos. En particular, el objetivo de esta investigación es contribuir con nuevas estrategias metodológicas que incorporen estos problemas en su formulación. En el contexto de la precisión, se proponen dos nuevos algoritmos para estimación de glucosa en plasma. Con respecto a la fiabilidad, se exploran dos enfoques metodológicos basados en técnicas de aprendizaje y reconocimiento de patrones. Estos planteamientos utilizan la información suministrada por el propio SMCG y variables relacionadas con la condición clínica del paciente, para detectar estimaciones de glucosa en plasma correctas e incorrectas, sin requerir de alguna medida de referencia. El rendimiento de los enfoques metodológicos propuestos se ha validado con datos de diferentes estudios clínicos, tanto de pacientes diabéticos tipo 1 como de pacientes críticos.
