論文の概要: Let Curves Speak: A Continuous Glucose Monitor based Large Sensor Foundation Model for Diabetes Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09727v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:25:15.177435
• Title: Let Curves Speak: A Continuous Glucose Monitor based Large Sensor Foundation Model for Diabetes Management
• Title（参考訳）: Let Curves Speak: 糖尿病管理のためのグルコースモニターを用いた大規模センサ基礎モデル
• Authors: Junjie Luo, Abhimanyu Kumbara, Mansur Shomali, Rui Han, Anand Iyer, Ritu Agarwal, Gordon Gao,
• Abstract要約: AIと継続的グルコースモニタリングを統合することは、近い将来のグルコース予測を約束する。 CGM-LSMは592人の糖尿病患者からの1596万のブドウ糖の記録に基づいて、近未来のグルコース予測のために事前訓練されている。 LSMは1型糖尿病患者29.81mg/dL、23.49mg/dLである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8195320624847833
• License:
• Abstract: While previous studies of AI in diabetes management focus on long-term risk, research on near-future glucose prediction remains limited but important as it enables timely diabetes self-management. Integrating AI with continuous glucose monitoring (CGM) holds promise for near-future glucose prediction. However, existing models have limitations in capturing patterns of blood glucose fluctuations and demonstrate poor generalizability. A robust approach is needed to leverage massive CGM data for near-future glucose prediction. We propose large sensor models (LSMs) to capture knowledge in CGM data by modeling patients as sequences of glucose. CGM-LSM is pretrained on 15.96 million glucose records from 592 diabetes patients for near-future glucose prediction. We evaluated CGM-LSM against state-of-the-art methods using the OhioT1DM dataset across various metrics, prediction horizons, and unseen patients. Additionally, we assessed its generalizability across factors like diabetes type, age, gender, and hour of day. CGM-LSM achieved exceptional performance, with an rMSE of 29.81 mg/dL for type 1 diabetes patients and 23.49 mg/dL for type 2 diabetes patients in a two-hour prediction horizon. For the OhioT1DM dataset, CGM-LSM achieved a one-hour rMSE of 15.64 mg/dL, halving the previous best of 31.97 mg/dL. Robustness analyses revealed consistent performance not only for unseen patients and future periods, but also across diabetes type, age, and gender. The model demonstrated adaptability to different hours of day, maintaining accuracy across periods of various activity intensity levels. CGM-LSM represents a transformative step in diabetes management by leveraging pretraining to uncover latent glucose generation patterns in sensor data. Our findings also underscore the broader potential of LSMs to drive innovation across domains involving complex sensor data.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病管理におけるAIのこれまでの研究は長期的リスクに焦点が当てられていたが、糖尿病自己管理を可能にするため、近未来のグルコース予測の研究は限定的だが重要である。 AIと連続グルコースモニタリング(CGM)の統合は、近い将来のグルコース予測を約束する。 しかし、既存のモデルは血糖変動のパターンを捉えるのに限界があり、一般化性は低い。 近未来のグルコース予測に大量のCGMデータを活用するためには、ロバストなアプローチが必要である。 患者をグルコースの配列としてモデル化することにより,CGMデータの知識を捉えるための大型センサモデル(LSM)を提案する。 CGM-LSMは592人の糖尿病患者からの1596万のブドウ糖の記録に基づいて、近未来のグルコース予測のために事前訓練されている。 CGM-LSMをOttoT1DMデータセットを用いて,様々な指標,予測地平線,不明な患者に比較検討した。 さらに, 糖尿病の種類, 年齢, 性別, 日中の時間といった因子の一般化性について検討した。 CGM-LSMは1型糖尿病患者で29.81 mg/dL、23.49 mg/dLのrMSEを2時間予測で達成した。 オハイオT1DMデータセットでは、CGM-LSMは1時間のrMSEが15.64 mg/dLに達し、前回の最高は31.97 mg/dLだった。 ロバストネス分析では, 未確認患者や将来の期間だけでなく, 糖尿病の種類, 年齢, 性別についても一貫した成績を示した。 このモデルは、異なる時間帯に適応性を示し、様々な活動強度の期間にわたって精度を維持した。 CGM-LSMは、プレトレーニングを活用して、センサーデータから潜伏したグルコース生成パターンを明らかにすることで、糖尿病管理の変革的なステップである。 我々の発見は、複雑なセンサーデータを含む領域にまたがるイノベーションを促進するためのLSMの幅広い可能性も示しています。

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