Use of Change-Point Analysis Tools for Evaluating Performance in Artificial Pancreas Systems

Abstract

In this work, we evaluate the potentials and limitations of Change-Point Analysis (CPA) tools for evaluating performance in Artificial Pancreas (AP) systems. In particular, we use Mood and Mann-Whitney's non-parametric tests for detecting changes in scale and location in glucose data distributions. These tools are applied to the results of the clinical trials that took place in June 2017 at the Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) where the first in vivo tests of the Automatic Regulation of Glucose (ARG) control algorithm were carried out.

En este trabajo se propone evaluar la potencialidad y limitaciones del uso de herramientas de Análisis de Punto de Cambio (CPA) para evaluar el desempeño de sistemas de Páncreas Artificial (AP). En particular, se utilizan los test no paramétricos de Mood y Mann-Whitney (MW) para detectar cambios en los parámetros de escala y localización en la distribución de la glucosa. Se aplican estas herramientas a los resultados de los ensayos clínicos realizados en junio de 2017, en el Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA), donde se realizó la primera prueba in vivo del algoritmo Automatic Regulation of Glucose (ARG).