En términos de la literatura especializada, la retinopatía diabética es la complicación más frecuente de la diabetes mellitus de larga duración, ocasionando cambios retinales, así como la disminución de la visión. Estudios afirman que entre las personas con diabetes, la prevalencia global de retinopatía diabética es de un 22.27%, es decir una estimación de 150 millones de personas, además se prevé que para el 2045 las cifras aumenten a los 233 millones.
Esta investigación presenta una nueva funcionalidad (skill) para el asistente virtual de voz Alexa Amazon, la cual permite apoyar el cuidado personal de los pacientes con diabetes mellitus que tengan o no discapacidades visuales. La lógica de la skill fue desarrollada como una calculadora de bolo para los pacientes, teniendo en cuenta un modelo de conteo de carbohidratos, grasas y proteínas consumidas. Respecto a la interacción, esta fue implementada basándose en el diálogo que pueda tener un mesero con un usuario, donde el sistema puede registrar cada uno de los alimentos que el usuario ingrese y respecto a la cantidad de macronutrientes que contenga cada uno de ellos, responderle al paciente el total de raciones consumidas y los porcentajes correspondientes al bolo normal y cuadrado. Además, se integró una base de datos donde se encuentran los macronutrientes de más de 500 alimentos, entre ellos hay comidas compuestas, alimentos genéricos y de marca.
A partir de la skill desarrollada, se realizaron varias pruebas de laboratorio en las cuales se buscó evaluar la comunicación usuario-Alexa y comprobar los resultados arrojados por la aplicación. También se desarrolló una investigación de campo que buscó evaluar la diferencia entre realizar una estimación mental y la estimación dada por la aplicación, demostrando la inexactitud que pueden tener los pacientes al momento de realizar un conteo de macronutrientes sin utilizar una herramienta que los apoye.
In terms of the specialized literature, diabetic retinopathy is the most frequent complication
of long-term diabetes mellitus, causing retinal changes, as well as decreased vision.
Studies affirm that among people with diabetes, the global prevalence of diabetic
retinopathy is 22.27%, that is, an estimate of 150 million people, and it is also expected
that by 2045 the figures will increase to 233 million.
This research presents a new functionality (skill) for the virtual voice assistant Alexa
Amazon, which allows to support the personal care of patients with diabetes mellitus with
or without visual disabilities. The logic of the skill was developed as a bolus calculator for
patients, taking into account a model of counting carbohydrates, fats and proteins
consumed. Regarding the interaction, this was implemented based on the dialogue that a
waiter can have with a user, where the system can record each of the foods that the user
enters and with respect to the amount of macronutrients that each of them contains,
respond to the patient the total of rations consumed and the percentages corresponding to
the normal and squared bolus. Also, a database was integrated where the macronutrients
of more than 500 foods are found, among them are compound meals, generic and brand
foods.
Based on the developed skill, several laboratory tests were carried out in which the
user-Alexa communication was evaluated and the results obtained by the application were
verified. A field investigation was also developed that sought to evaluate the difference
between making a mental estimate and the estimate given by the application,
demonstrating the inaccuracy that patients may have when making a macronutrient count
without using a tool that supports them.
