論文の概要: On the Predictability of non-CGM Diabetes Data for Personalized Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1808.07380v5
• Date: Tue, 9 Apr 2024 14:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-14 16:55:44.871478
• Title: On the Predictability of non-CGM Diabetes Data for Personalized Recommendation
• Title（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションのための非CGM糖尿病データの予測可能性について
• Authors: Tu Nguyen, Markus Rokicki,
• Abstract要約: 患者9名を対象に調査を行い,患者レベルの血糖予測に基づくデータ駆動型(いわゆる機械学習)モデルのオンライン予測可能性について検討した。 本稿では,これらのデータのノイズ特性を考慮に入れた予測後手法を提案し,エンドシステムの性能を極端に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.861716018559534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With continuous glucose monitoring (CGM), data-driven models on blood glucose prediction have been shown to be effective in related work. However, such (CGM) systems are not always available, e.g., for a patient at home. In this work, we conduct a study on 9 patients and examine the online predictability of data-driven (aka. machine learning) based models on patient-level blood glucose prediction; with measurements are taken only periodically (i.e., after several hours). To this end, we propose several post-prediction methods to account for the noise nature of these data, that marginally improves the performance of the end system.
• Abstract（参考訳）: 連続グルコースモニタリング(CGM)では、血糖予測のデータ駆動モデルが関連する研究に有効であることが示されている。 しかし、そのようなシステム(CGM)は必ずしも家庭の患者のために利用できるわけではない。 本研究では,9人の患者を対象とした調査を行い,患者レベルの血糖予測に基づくデータ駆動型(いわゆる機械学習)モデルのオンライン予測可能性について検討した。 そこで本研究では,これらのデータのノイズ特性を考慮に入れた予測後手法を提案し,その性能を極端に向上させる。

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