ABSTRACT
ABSTRACT With an estimated approximately 2 million deaths per year, diabetes is one of the top 5 deadliest noncommunicable diseases globally. Although this disease is not fatal, the degradation of the patient's health due to a bad plan to control their glucose levels can have a fatal outcome. In order to lay the foundations for the development of a device that allows estimating glucose levels in some body fluid, we present the results obtained not only for the estimation of glucose in deionized water, but also describe the development and configuration of the created device. After analyzing 50 signals obtained from 5 different glucose concentrations, the feasibility of using the developed device for the analysis is evident, since, considering the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, all the signals were associated correctly to the glucose group to which they belong.
RESUMEN Con un estimado de aproximadamente 2 millones de muertes por año, la diabetes es una de las 5 enfermedades no transmisibles más mortales a nivel mundial. Aunque esta enfermedad no es mortal, el deterioro de la salud del paciente por un mal plan para controlar sus niveles de glucosa puede tener un desenlace fatal. Con el fin de sentar las bases para el desarrollo de un dispositivo que permita estimar los niveles de glucosa en algún fluido corporal, presentamos los resultados obtenidos no solo para la estimación de glucosa en agua desionizada, sino que también describimos el desarrollo y configuración del dispositivo creado. Luego de analizar 50 señales obtenidos a partir de 5 concentraciones de glucosa diferentes, se evidencia la factibilidad de utilizar el dispositivo desarrollado para el análisis, ya que, considerando el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), todas las señales se asociaron correctamente al grupo de glucosa al que pertenecen.