論文の概要: Type 1 Diabetes Management using GLIMMER: Glucose Level Indicator Model with Modified Error Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14183v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 01:26:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:09.054726
• Title: Type 1 Diabetes Management using GLIMMER: Glucose Level Indicator Model with Modified Error Rate
• Title（参考訳）: GLIMMERを用いた1型糖尿病管理:誤り率を修正したグルコースレベル指標モデル
• Authors: Saman Khamesian, Asiful Arefeen, Adela Grando, Bithika Thompson, Hassan Ghasemzadeh,
• Abstract要約: 我々は,血糖値を予測する機械学習手法であるGLIMMERを開発した。 GLIMMERは、グルコース値を正常および異常な範囲に分類し、ジグリセミック事象の精度を優先する新しいカスタム損失関数を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.300322064585917
• License:
• Abstract: Managing Type 1 Diabetes (T1D) demands constant vigilance as individuals strive to regulate their blood glucose levels to avert the dangers of dysglycemia (hyperglycemia or hypoglycemia). Despite the advent of sophisticated technologies such as automated insulin delivery (AID) systems, achieving optimal glycemic control remains a formidable task. AID systems integrate continuous subcutaneous insulin infusion (CSII) and continuous glucose monitors (CGM) data, offering promise in reducing variability and increasing glucose time-in-range. However, these systems often fail to prevent dysglycemia, partly due to limitations in prediction algorithms that lack the precision to avert abnormal glucose events. This gap highlights the need for proactive behavioral adjustments. We address this need with GLIMMER, Glucose Level Indicator Model with Modified Error Rate, a machine learning approach for forecasting blood glucose levels. GLIMMER categorizes glucose values into normal and abnormal ranges and devises a novel custom loss function to prioritize accuracy in dysglycemic events where patient safety is critical. To evaluate the potential of GLIMMER for T1D management, we both use a publicly available dataset and collect new data involving 25 patients with T1D. In predicting next-hour glucose values, GLIMMER achieved a root mean square error (RMSE) of 23.97 (+/-3.77) and a mean absolute error (MAE) of 15.83 (+/-2.09) mg/dL. These results reflect a 23% improvement in RMSE and a 31% improvement in MAE compared to the best-reported error rates.
• Abstract（参考訳）: 1型糖尿病の管理(T1D)は、血糖(高血糖または低血糖)の危険性を回避するために、個人が血糖値を調節しようとするため、常に警戒が必要である。 自動インスリンデリバリー(AID)システムのような高度な技術が出現したにもかかわらず、最適なグリセミック制御を達成することは、依然として恐ろしい課題である。 AIDシステムは、持続型皮下インスリン注入(CSII)と連続型グルコースモニター(CGM)データを統合し、変動の低減とグルコースの時間インレンジの増加を約束する。 しかしながら、これらのシステムは、異常なグルコースの発生を防ぐための精度が欠けている予測アルゴリズムの制限のために、血糖の予防に失敗することが多い。 このギャップは、積極的な行動調整の必要性を強調します。 GLIMMER, Glucose Level Indicator Model with Modified Error Rate, a machine learning approach for predicting blood glucose levels。 GLIMMERは、血糖値を正常および異常な範囲に分類し、患者の安全性が重要となるジグリセミック事象の精度を優先するために、新しいカスタム損失関数を考案する。 T1D管理におけるGLIMMERの有用性を評価するため,T1D患者25名を対象に,公開データセットと新たなデータ収集を行った。 次世代グルコース値の予測において、GLIMMERは23.97 (+/-3.77)の根平均二乗誤差(RMSE)、15.83 (+/-2.09) mg/dLの平均絶対誤差(MAE)を達成した。 これらの結果は、RMSEが23%改善し、MAEが31%改善したことを反映している。

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