論文の概要: Deep Learning-Based Hypoglycemia Classification Across Multiple Prediction Horizons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00009v1
- Date: Tue, 25 Mar 2025 10:24:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.232518
- Title: Deep Learning-Based Hypoglycemia Classification Across Multiple Prediction Horizons
- Title（参考訳）: 深層学習による低血糖分類 : 複数の予測ホライズンにまたがって
- Authors: Beyza Cinar, Jennifer Daniel Onwuchekwa, Maria Maleshkova,
- Abstract要約: 本研究では,単一分類モデルにおいて,短時間(最大2時間)と長期(最大24時間)の予測地平線(PH)を統合し,意思決定支援を強化する。
ResNet と LSTM モデルをグルコース濃度,インスリン投与量,加速度データに基づいて訓練した。
その結果,9つのクラスを分類する際のLSTMモデルの優位性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4671908141423216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Type 1 diabetes (T1D) management can be significantly enhanced through the use of predictive machine learning (ML) algorithms, which can mitigate the risk of adverse events like hypoglycemia. Hypoglycemia, characterized by blood glucose levels below 70 mg/dL, is a life-threatening condition typically caused by excessive insulin administration, missed meals, or physical activity. Its asymptomatic nature impedes timely intervention, making ML models crucial for early detection. This study integrates short- (up to 2h) and long-term (up to 24h) prediction horizons (PHs) within a single classification model to enhance decision support. The predicted times are 5-15 min, 15-30 min, 30 min-1h, 1-2h, 2-4h, 4-8h, 8-12h, and 12-24h before hypoglycemia. In addition, a simplified model classifying up to 4h before hypoglycemia is compared. We trained ResNet and LSTM models on glucose levels, insulin doses, and acceleration data. The results demonstrate the superiority of the LSTM models when classifying nine classes. In particular, subject-specific models yielded better performance but achieved high recall only for classes 0, 1, and 2 with 98%, 72%, and 50%, respectively. A population-based six-class model improved the results with at least 60% of events detected. In contrast, longer PHs remain challenging with the current approach and may be considered with different models.
- Abstract（参考訳）: タイプ1糖尿病(T1D)の管理は、予測機械学習(ML)アルゴリズムを使用することで、低血糖のような有害事象のリスクを軽減することができる。
血糖値70mg/dL以下の血糖値で特徴づけられる低血糖は、通常過剰なインスリン投与、食事不足、身体活動によって引き起こされる致命的な症状である。
無症状性はタイムリーな介入を妨げるため、MLモデルは早期発見に不可欠である。
本研究では,単一分類モデルにおいて,短時間(最大2時間)と長期(最大24時間)の予測地平線(PH)を統合し,意思決定支援を強化する。
予測時間は5～15分,15～30分,30分-1h,1～2時間,2～4時間,4～8時間,8～12時間であった。
さらに、低血糖前に最大4時間まで分類する単純化されたモデルを比較する。
ResNet と LSTM モデルをグルコース濃度,インスリン投与量,加速度データに基づいて訓練した。
その結果,9つのクラスを分類する際のLSTMモデルの優位性を示した。
特に、主観的なモデルでは、性能は向上したが、0クラス、1クラス、および2クラスで、それぞれ98%、72%、50%で、高いリコールを達成した。
人口ベースの6クラスモデルでは、少なくとも60%の事象が検出され、結果が改善された。
対照的に、より長いPHは現在のアプローチでは困難なままであり、異なるモデルで考慮されるかもしれない。
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