Fugu-MT 論文翻訳(概要): GlucoBench: Curated List of Continuous Glucose Monitoring Datasets with Prediction Benchmarks

論文の概要: GlucoBench: Curated List of Continuous Glucose Monitoring Datasets with Prediction Benchmarks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05780v1
Date: Tue, 8 Oct 2024 08:01:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 12:49:50.761106
Title: GlucoBench: Curated List of Continuous Glucose Monitoring Datasets with Prediction Benchmarks
Title（参考訳）: GlucoBench: 予測ベンチマークによる継続的グルコースモニタリングデータセットのキュレーションリスト
Authors: Renat Sergazinov, Elizabeth Chun, Valeriya Rogovchenko, Nathaniel Fernandes, Nicholas Kasman, Irina Gaynanova,
Abstract要約: 連続血糖モニター (Continuous glucose monitors, CGM) は、血糖値を一定間隔で測定する小さな医療機器である。 CGMデータに基づくグルコーストラジェクトリの予測は、糖尿病管理を大幅に改善する可能性を秘めている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12564343689544843
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rising rates of diabetes necessitate innovative methods for its management. Continuous glucose monitors (CGM) are small medical devices that measure blood glucose levels at regular intervals providing insights into daily patterns of glucose variation. Forecasting of glucose trajectories based on CGM data holds the potential to substantially improve diabetes management, by both refining artificial pancreas systems and enabling individuals to make adjustments based on predictions to maintain optimal glycemic range.Despite numerous methods proposed for CGM-based glucose trajectory prediction, these methods are typically evaluated on small, private datasets, impeding reproducibility, further research, and practical adoption. The absence of standardized prediction tasks and systematic comparisons between methods has led to uncoordinated research efforts, obstructing the identification of optimal tools for tackling specific challenges. As a result, only a limited number of prediction methods have been implemented in clinical practice. To address these challenges, we present a comprehensive resource that provides (1) a consolidated repository of curated publicly available CGM datasets to foster reproducibility and accessibility; (2) a standardized task list to unify research objectives and facilitate coordinated efforts; (3) a set of benchmark models with established baseline performance, enabling the research community to objectively gauge new methods' efficacy; and (4) a detailed analysis of performance-influencing factors for model development. We anticipate these resources to propel collaborative research endeavors in the critical domain of CGM-based glucose predictions. {Our code is available online at github.com/IrinaStatsLab/GlucoBench.
Abstract（参考訳）: 糖尿病の上昇率は、その管理に革新的な方法を必要とする。連続血糖モニター (Continuous glucose monitors, CGM) は、血糖変動の日々のパターンを知るために、定期的に血糖値を測定する小さな医療機器である。 CGMデータに基づくグルコーストラジェクトリの予測は、人工膵システムを精製し、個人が最適なグリセミック範囲を維持するための予測に基づく調整を行えるようにすることで、糖尿病管理を大幅に改善する可能性を秘めている。標準化された予測タスクの欠如と方法間の体系的な比較は、特定の課題に対処するための最適なツールの識別を妨害する未調整の研究努力に繋がった。その結果,臨床実習では限られた数の予測方法が実施されているのみとなった。これらの課題に対処するため,我々は,(1)再現性とアクセシビリティを向上させるために利用可能なCGMデータセットの統合リポジトリ,(2)研究目標の統合と協調作業を促進するための標準化されたタスクリスト,(3)確立されたベースライン性能を備えたベンチマークモデルのセット,(3)研究コミュニティが新たな手法の有効性を客観的に評価できるようにするための総合的なリソース,(4)モデル開発におけるパフォーマンス影響要因の詳細な分析を提供する。我々はこれらの資源が、CGMに基づくグルコース予測の重要な領域における共同研究の成果を後押しすることを期待している。 Our code are available at github.com/IrinaStatsLab/GlucoBench.

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