論文の概要: Interpretable Mechanistic Representations for Meal-level Glycemic Control in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03344v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 08:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 15:31:42.633863
• Title: Interpretable Mechanistic Representations for Meal-level Glycemic Control in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における食事レベルのグリセミクス制御のための解釈可能なメカニック表現
• Authors: Ke Alexander Wang, Emily B. Fox
• Abstract要約: CGMと食事データの解釈可能な表現を学習するためのハイブリッド変分オートエンコーダを提案する。 本手法は, 力学微分方程式の入力に潜時空間を基底として, 生理的量に反映した埋め込みを生成する。 私たちの埋め込みは、ナイーブ、エキスパート、ブラックボックス、純粋なメカニスティックな特徴よりも最大4倍優れたクラスタを生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.240619571788786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetes encompasses a complex landscape of glycemic control that varies widely among individuals. However, current methods do not faithfully capture this variability at the meal level. On the one hand, expert-crafted features lack the flexibility of data-driven methods; on the other hand, learned representations tend to be uninterpretable which hampers clinical adoption. In this paper, we propose a hybrid variational autoencoder to learn interpretable representations of CGM and meal data. Our method grounds the latent space to the inputs of a mechanistic differential equation, producing embeddings that reflect physiological quantities, such as insulin sensitivity, glucose effectiveness, and basal glucose levels. Moreover, we introduce a novel method to infer the glucose appearance rate, making the mechanistic model robust to unreliable meal logs. On a dataset of CGM and self-reported meals from individuals with type-2 diabetes and pre-diabetes, our unsupervised representation discovers a separation between individuals proportional to their disease severity. Our embeddings produce clusters that are up to 4x better than naive, expert, black-box, and pure mechanistic features. Our method provides a nuanced, yet interpretable, embedding space to compare glycemic control within and across individuals, directly learnable from in-the-wild data.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は、個人間で広く異なる血糖コントロールの複雑な景観を含んでいる。 しかし、現在の方法は、この変動を食事レベルで忠実に捉えていない。 一方、専門家による特徴は、データ駆動方式の柔軟性に欠けており、一方、学習された表現は解釈不能であり、臨床応用を損なう傾向にある。 本稿では,CGMと食事データの解釈可能な表現を学習するためのハイブリッド変分オートエンコーダを提案する。 本手法は, インスリン感受性, グルコース有効性, 基礎グルコースレベルなどの生理的量を反映した埋め込みを生み出す, 力学微分方程式の入力に潜時空間を接地する。 さらに,グルコースの出現率を推定する新しい手法を導入し,信頼性の低い食事ログに頑健なメカニックモデルを構築した。 CGMと2型糖尿病およびプレ糖尿病患者の自己申告食事のデータセットから, 疾患重症度に比例した個人間の分離を見出した。 私たちの埋め込みは、naive、expert、black-box、pure mechanistic機能よりも最大4倍優れたクラスタを生成します。 本手法は,個体間および個体間におけるグリセミック制御を比較するための,微妙で解釈可能な埋め込み空間を提供する。

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