論文の概要: Deep Personalized Glucose Level Forecasting Using Attention-based
Recurrent Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00884v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 01:36:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-03 14:21:04.155511
- Title: Deep Personalized Glucose Level Forecasting Using Attention-based
Recurrent Neural Networks
- Title(参考訳): 注意型リカレントニューラルネットワークを用いた深部個人化グルコースレベル予測
- Authors: Mohammadreza Armandpour, Brian Kidd, Yu Du, Jianhua Z. Huang
- Abstract要約: 本研究では,血糖予測の問題点について検討し,深いパーソナライズド・ソリューションを提供する。
データを解析し、重要なパターンを検出する。
実データセット上でモデルの有効性を実証的に示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.250950284616893
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we study the problem of blood glucose forecasting and provide
a deep personalized solution. Predicting blood glucose level in people with
diabetes has significant value because health complications of abnormal glucose
level are serious, sometimes even leading to death. Therefore, having a model
that can accurately and quickly warn patients of potential problems is
essential. To develop a better deep model for blood glucose forecasting, we
analyze the data and detect important patterns. These observations helped us to
propose a method that has several key advantages over existing methods: 1- it
learns a personalized model for each patient as well as a global model; 2- it
uses an attention mechanism and extracted time features to better learn
long-term dependencies in the data; 3- it introduces a new, robust training
procedure for time series data. We empirically show the efficacy of our model
on a real dataset.
- Abstract(参考訳): 本稿では,血糖予測の問題点を考察し,深いパーソナライズド・ソリューションを提供する。
糖尿病患者の血糖値を予測することは、異常な血糖値の健康上の合併症が深刻であり、時には死亡につながるため、大きな価値がある。
したがって、潜在的な問題の患者に正確かつ迅速に警告できるモデルを持つことが不可欠である。
より深い血糖予測モデルを構築するため,データを解析し,重要なパターンを検出する。
1-- 患者ごとにパーソナライズされたモデルとグローバルモデルの両方を学習する、2- 注意機構と抽出された時間特徴を使用してデータの長期的な依存関係をよりよく学習する、3- 時系列データのための新しい堅牢なトレーニング手順を導入する。
実データセット上でモデルの有効性を実証的に示す。
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