論文の概要: AttenGluco: Multimodal Transformer-Based Blood Glucose Forecasting on AI-READI Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09919v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 05:07:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:20.661218
• Title: AttenGluco: Multimodal Transformer-Based Blood Glucose Forecasting on AI-READI Dataset
• Title（参考訳）: AttenGluco: AI-READIデータセットを用いたマルチモーダルトランスフォーマーに基づく血糖予測
• Authors: Ebrahim Farahmand, Reza Rahimi Azghan, Nooshin Taheri Chatrudi, Eric Kim, Gautham Krishna Gudur, Edison Thomaz, Giulia Pedrielli, Pavan Turaga, Hassan Ghasemzadeh,
• Abstract要約: 糖尿病は、持続的な高血糖値(BGL)を特徴とする慢性代謝異常である 近年のディープラーニングモデルでは,BGL予測の改善が期待できる。 本研究では,長期血糖予測のためのマルチモーダルトランスフォーマーベースのフレームワークであるAttenGlucoを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.063401183752347
• License:
• Abstract: Diabetes is a chronic metabolic disorder characterized by persistently high blood glucose levels (BGLs), leading to severe complications such as cardiovascular disease, neuropathy, and retinopathy. Predicting BGLs enables patients to maintain glucose levels within a safe range and allows caregivers to take proactive measures through lifestyle modifications. Continuous Glucose Monitoring (CGM) systems provide real-time tracking, offering a valuable tool for monitoring BGLs. However, accurately forecasting BGLs remains challenging due to fluctuations due to physical activity, diet, and other factors. Recent deep learning models show promise in improving BGL prediction. Nonetheless, forecasting BGLs accurately from multimodal, irregularly sampled data over long prediction horizons remains a challenging research problem. In this paper, we propose AttenGluco, a multimodal Transformer-based framework for long-term blood glucose prediction. AttenGluco employs cross-attention to effectively integrate CGM and activity data, addressing challenges in fusing data with different sampling rates. Moreover, it employs multi-scale attention to capture long-term dependencies in temporal data, enhancing forecasting accuracy. To evaluate the performance of AttenGluco, we conduct forecasting experiments on the recently released AIREADI dataset, analyzing its predictive accuracy across different subject cohorts including healthy individuals, people with prediabetes, and those with type 2 diabetes. Furthermore, we investigate its performance improvements and forgetting behavior as new cohorts are introduced. Our evaluations show that AttenGluco improves all error metrics, such as root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and correlation, compared to the multimodal LSTM model. AttenGluco outperforms this baseline model by about 10% and 15% in terms of RMSE and MAE, respectively.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は、持続的な高血糖値(BGL)を特徴とする慢性代謝障害であり、心血管疾患、ニューロパチー、網膜症などの重篤な合併症を引き起こす。 BGLの予測により、患者は安全な範囲で血糖値を維持することができ、介護者はライフスタイルの変更を通じて予防措置をとることができる。 継続的グルコースモニタリング(CGM)システムは、リアルタイムトラッキングを提供し、BGLを監視する貴重なツールを提供する。 しかし, 身体活動, 食事, その他の要因による変動により, BGLの正確な予測は依然として困難である。 近年のディープラーニングモデルでは,BGL予測の改善が期待できる。 それでも、長期予測地平線上でのマルチモーダルで不規則なサンプルデータからBGLを正確に予測することは、依然として困難な研究課題である。 本稿では,長期血糖予測のためのマルチモーダルトランスフォーマーベースのフレームワークであるAttenGlucoを提案する。 AttenGlucoは、CGMとアクティビティデータを効果的に統合するために、クロスアテンションを使用している。 さらに、時間データの長期依存を捕捉し、予測精度を高めるために、マルチスケールの注意を払っている。 AttenGlucoの性能を評価するために、最近リリースされたAIREADIデータセットで予測実験を行い、健常人、糖尿病患者、糖尿病2型を含む様々な被験者のコホートで予測精度を解析した。 さらに,新しいコホートの導入に伴う性能向上と忘れ行動についても検討した。 評価の結果,AttenGluco はルート平均二乗誤差 (RMSE) や平均絶対誤差 (MAE) ,相関などの誤差指標をマルチモーダルLSTM モデルと比較して改善することがわかった。 AttenGluco は、RMSE と MAE でそれぞれ約10% と15% のベースラインモデルを上回っている。

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