論文の概要: Integrating Biological-Informed Recurrent Neural Networks for Glucose-Insulin Dynamics Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19158v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 21:26:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:44.083217
• Title: Integrating Biological-Informed Recurrent Neural Networks for Glucose-Insulin Dynamics Modeling
• Title（参考訳）: グルコース-インスリンダイナミクスモデリングのための生物学的インフォームド・リカレントニューラルネットワークの統合
• Authors: Stefano De Carli, Nicola Licini, Davide Previtali, Fabio Previdi, Antonio Ferramosca,
• Abstract要約: 本研究では,これらの制約に対処するためのBIRNN(Biological-Informed Recurrent Neural Network)フレームワークを提案する。 このフレームワークは商用のUVA/Padovaシミュレータを用いて検証され、グルコース予測精度および未測定状態の再構成において従来の線形モデルよりも優れている。 その結果, パーソナライズされたグルコース調節のためのBIRNNの可能性と, APシステムにおける今後の適応制御戦略が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2256664621079256
• License:
• Abstract: Type 1 Diabetes (T1D) management is a complex task due to many variability factors. Artificial Pancreas (AP) systems have alleviated patient burden by automating insulin delivery through advanced control algorithms. However, the effectiveness of these systems depends on accurate modeling of glucose-insulin dynamics, which traditional mathematical models often fail to capture due to their inability to adapt to patient-specific variations. This study introduces a Biological-Informed Recurrent Neural Network (BIRNN) framework to address these limitations. The BIRNN leverages a Gated Recurrent Units (GRU) architecture augmented with physics-informed loss functions that embed physiological constraints, ensuring a balance between predictive accuracy and consistency with biological principles. The framework is validated using the commercial UVA/Padova simulator, outperforming traditional linear models in glucose prediction accuracy and reconstruction of unmeasured states, even under circadian variations in insulin sensitivity. The results demonstrate the potential of BIRNN for personalized glucose regulation and future adaptive control strategies in AP systems.
• Abstract（参考訳）: タイプ1糖尿病(T1D)管理は多くの変数要因のために複雑なタスクである。 人工膵(AP)システムは、高度な制御アルゴリズムを通じてインスリンデリバリーを自動化することで、患者の負担を軽減する。 しかしながら、これらのシステムの有効性は、患者固有のバリエーションに適応できないため、伝統的な数学的モデルでは捕捉できないグルコース-インスリン動態の正確なモデリングに依存する。 本研究では,これらの制約に対処するためのBIRNN(Biological-Informed Recurrent Neural Network)フレームワークを提案する。 BIRNNは物理インフォームド・ロス関数を付加したGated Recurrent Units(GRU)アーキテクチャを活用し、生理的制約を埋め込み、予測精度と生物学的原理との整合性を確保する。 この枠組みは市販のUVA/Padovaシミュレータを用いて検証され、インスリン感受性の概日変動下であっても、グルコース予測精度および未測定状態の再構成において従来の線形モデルよりも優れていた。 以上の結果から, パーソナライズされたグルコース調節のためのBIRNNの可能性と, APシステムにおける今後の適応制御戦略が示された。

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