Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Short-Term Glucose Prediction Solely Based on CGM Time Series

論文の概要: Toward Short-Term Glucose Prediction Solely Based on CGM Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11924v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 06:02:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 13:11:02.766505
Title: Toward Short-Term Glucose Prediction Solely Based on CGM Time Series
Title（参考訳）: CGM時系列に基づく短時間のグルコース予測に向けて
Authors: Ming Cheng, Xingjian Diao, Ziyi Zhou, Yanjun Cui, Wenjun Liu, Shitong Cheng,
Abstract要約: TimeGluは、CGM時系列データに基づく短期的なグルコース予測のためのエンドツーエンドパイプラインである。患者の個人データを追加することなく、最先端のパフォーマンスを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7066018521459725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The global diabetes epidemic highlights the importance of maintaining good glycemic control. Glucose prediction is a fundamental aspect of diabetes management, facilitating real-time decision-making. Recent research has introduced models focusing on long-term glucose trend prediction, which are unsuitable for real-time decision-making and result in delayed responses. Conversely, models designed to respond to immediate glucose level changes cannot analyze glucose variability comprehensively. Moreover, contemporary research generally integrates various physiological parameters (e.g. insulin doses, food intake, etc.), which inevitably raises data privacy concerns. To bridge such a research gap, we propose TimeGlu -- an end-to-end pipeline for short-term glucose prediction solely based on CGM time series data. We implement four baseline methods to conduct a comprehensive comparative analysis of the model's performance. Through extensive experiments on two contrasting datasets (CGM Glucose and Colas dataset), TimeGlu achieves state-of-the-art performance without the need for additional personal data from patients, providing effective guidance for real-world diabetic glucose management.
Abstract（参考訳）: 世界的な糖尿病の流行は、優れた血糖コントロールを維持することの重要性を強調している。グルコース予測は糖尿病管理の基本的な側面であり、リアルタイムな意思決定を促進する。近年の研究では、リアルタイムな意思決定には適さない長期血糖傾向予測に焦点をあてたモデルを導入し、結果として反応が遅れている。逆に、グルコースレベルの即時変化に対応するように設計されたモデルでは、グルコースの変動を包括的に分析することはできない。さらに、現代の研究では、様々な生理的パラメータ(例えば、インスリン摂取量、食物摂取量など)を統合することで、データプライバシーの懸念が必然的に高まる。このような研究ギャップを埋めるため,CGM時系列データのみに基づく短時間のグルコース予測のためのエンドツーエンドパイプラインであるTimeGluを提案する。モデルの性能の包括的比較分析を行うために,4つのベースライン手法を実装した。 2つのコントラストデータセット(CGM GlucoseとColasデータセット)に関する広範な実験を通じて、TimeGluは患者の個人データを追加することなく最先端のパフォーマンスを達成し、現実の糖尿病血糖管理のための効果的なガイダンスを提供する。

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