論文の概要: Blood Glucose Level Prediction in Type 1 Diabetes Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00065v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:53.138828
• Title: Blood Glucose Level Prediction in Type 1 Diabetes Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた1型糖尿病患者の血糖値の予測
• Authors: Soon Jynn Chu, Nalaka Amarasiri, Sandesh Giri, Priyata Kafle,
• Abstract要約: 1型糖尿病の人は毎日人工インスリンが必要です。 糖尿病管理において、連続血糖モニタリングは、ほぼリアルタイムな血糖データを提供する重要な特徴である。 本研究では, 機械学習ツール, ディープニューラルネットワーク, ディープ強化学習, 投票と回帰器を併用して血糖値の予測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Type 1 Diabetes is a chronic autoimmune condition in which the immune system attacks and destroys insulin-producing beta cells in the pancreas, resulting in little to no insulin production. Insulin helps glucose in your blood enter your muscle, fat, and liver cells so they can use it for energy or store it for later use. If insulin is insufficient, it causes sugar to build up in the blood and leads to serious health problems. People with Type 1 Diabetes need synthetic insulin every day. In diabetes management, continuous glucose monitoring is an important feature that provides near real-time blood glucose data. It is useful in deciding the synthetic insulin dose. In this research work, we used machine learning tools, deep neural networks, deep reinforcement learning, and voting and stacking regressors to predict blood glucose levels at 30-min time intervals using the latest DiaTrend dataset. Predicting blood glucose levels is useful in better diabetes management systems. The trained models were compared using several evaluation metrics. Our evaluation results demonstrate the performance of various models across different glycemic conditions for blood glucose prediction. The source codes of this work can be found in: https://github.com/soon-jynn-chu/t1d_bg_prediction
• Abstract（参考訳）: 1型糖尿病は慢性自己免疫疾患であり、免疫系は膵臓のインスリン産生ベータ細胞を攻撃し、破壊し、インスリン産生はほとんどない。 インスリンは、血液中のグルコースが筋肉、脂肪、肝臓の細胞に入り込むのを手助けします。 インスリンが不足すると、血糖値が上昇し、深刻な健康問題を引き起こす。 1型糖尿病の人は毎日人工インスリンが必要です。 糖尿病管理において、連続血糖モニタリングは、ほぼリアルタイムな血糖データを提供する重要な特徴である。 合成インスリン量を決定するのに有用である。 本研究では、機械学習ツール、ディープニューラルネットワーク、ディープ強化学習、投票と回帰器を用いて、最新のDiaTrendデータセットを使用して30分間隔で血糖値を予測した。 血糖値の予測は糖尿病管理システムの改善に有用である。 トレーニングされたモデルを、いくつかの評価指標を用いて比較した。 以上の結果から,血糖予測のための各種糖質モデルの性能について検討した。 https://github.com/soon-jynn-chu/t1d_bg_prediction

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