Sistema multimodal para la planificación de viajes en transportes públicos de código abierto y basado en estándares 'de facto' = A multimodal journey planner based on open source software and 'de facto' standards

Este artículo muestra cómo con bajo coste y riesgo se puede desarrollar un sistema de planificación de viaje multimodal, basado en un enfoque de código abierto y estándares ‘de facto’. Se ha desarrollado completamente una solución de código abierto para un sistema de información de transporte público puerta a puerta basado en estándares ‘de facto’. El cálculo de rutas se realiza mediante Graphserver, mientras que la cartografía se basa en OpenStreetMap. También se ha demostrado cómo exportar una base de datos real de horarios de transporte público como la del operador ETM (Empresa de Transporte Metropolitano de València) a la especificación de Google Transit, para permitir el cálculo de rutas, tanto desde nuestro prototipo como desde Google Transit

Prediction of postprandial blood glucose under intra-patient variability and uncertainty and its use in the design of insulin dosing strategies for type 1 diabetic patients

In this thesis I propose a novel method to estimate the dose and injection-to-meal time for low-risk intensive insulin therapy. This dosage-aid system uses an optimization algorithm to determine the insulin dose and injection-to-meal time that minimizes the risk of postprandial hyper- and hypoglycaemia in type 1 diabetic patients. To this end, the algorithm applies a methodology that quantifies the risk of experiencing different grades of hypo- or hyperglycaemia in the postprandial state induced by insulin therapy according to an individual patient’s parameters. This methodology is based on modal interval analysis (MIA). Applying MIA, the postprandial glucose level is predicted with consideration of intra-patient variability and other sources of uncertainty. A worst-case approach is then used to calculate the risk index. In this way, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemic episodes induced by the insulin therapy tested can be calculated in terms of these uncertainties.