論文の概要: HAD-Net: Hybrid Attention-based Diffusion Network for Glucose Level Forecast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07455v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 21:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 14:36:36.285442
• Title: HAD-Net: Hybrid Attention-based Diffusion Network for Glucose Level Forecast
• Title（参考訳）: had-net: グルコースレベル予測のためのハイブリッド注意型拡散ネットワーク
• Authors: Quentin Blampey and Mehdi Rahim
• Abstract要約: HAD-Netは、生理学的モデルから深いニューラルネットワークに知識を蒸留するハイブリッドモデルである。 生体にインスパイアされたディープラーニングアーキテクチャを通じてグルコース、インスリン、炭水化物拡散をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven models for glucose level forecast often do not provide meaningful insights despite accurate predictions. Yet, context understanding in medicine is crucial, in particular for diabetes management. In this paper, we introduce HAD-Net: a hybrid model that distills knowledge into a deep neural network from physiological models. It models glucose, insulin and carbohydrates diffusion through a biologically inspired deep learning architecture tailored with a recurrent attention network constrained by ODE expert models. We apply HAD-Net for glucose level forecast of patients with type-2 diabetes. It achieves competitive performances while providing plausible measurements of insulin and carbohydrates diffusion over time.
• Abstract（参考訳）: グルコースレベル予測のためのデータ駆動モデルは、正確な予測にもかかわらず、しばしば有意義な洞察を提供しない。 しかし、医学における文脈理解は特に糖尿病管理において重要である。 本稿では,生理学的モデルから知識を深層ニューラルネットワークに抽出するハイブリッドモデルであるHAD-Netを紹介する。 グルコース、インスリン、炭水化物の拡散を、odeの専門家モデルによって制約されたリカレントアテンションネットワークで調整された、生物学的にインスパイアされたディープラーニングアーキテクチャを通してモデル化する。 2型糖尿病患者の血糖値予測にHAD-Netを適用した。 インスリンと炭水化物の拡散を時間とともに測定し、競争力を発揮する。

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