Glucose 모니터링 도구 사용 알고리즘을 사용하여 피당 수준을 예측합니다.

Glucose 모니터링의 진화

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현대 포도당 모니터링 도구는 더 이상 수동식 측정 장치가 없습니다. 그들은 각각의 user&rsquo에서 배울 지능형 시스템입니다. 독특한 생리학. 작은 피하 센서, 무선 송신기 및 클라우드 기반 분석의 조합은 유전체 포도당 미터를 개인화 된 자문 도구로 전환했습니다. 이 문서는 알고리즘이 행동 가능한 예측으로 원시 센서 데이터를 변환하는 방법을 탐구하고, 그 예측 뒤에 과학, 그리고 미래의 당뇨병 관리에 대한 것입니다.

지속 포도당 모니터 작업 방법

CGM 시스템은 CGM이 데이터를 수집하는 방법을 처음 이해해야합니다. CGM 시스템은 센서, 송신기 및 수신기 (스마트폰 앱 또는 전용 리더를 보유) 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 센서는 피부 아래에 삽입 된 얇은 필라멘트이며 일반적으로 복부 또는 팔에 있습니다. 그것은 interstitial 유체 및 돌진에 포도당을 측정하는 효소 기반 전극을 사용합니다. 유체 주변 세포. Interstitial 포도당은 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 약 10 분 동안 혈당을 측정합니다.

센서 기술

CGM 센서는 포도당 산화를 억제하는 반응을 사용합니다. 효소는 포도당과 과산화수소에 포도당을 변환합니다. 과산화수소는 그 후에 전극에 산화되고, 포도당 농도에 전기 전류 비율을 생성했습니다. 이 현재는 전송기에 의해 측정되고 포도당 독서로 개조됩니다. 초기 CGMs는 정상적인 손가락 구경측정을 요구했습니다. , 그러나 Dexcom G7와 Abbott 3 또는 최소 교정을 필요로 하는 3개의 구경측정을 필요로 하는 몇몇 모형.

전송 및 데이터 저장

무선 송신기는 1 ~ 5 분마다 디스플레이 장치에 데이터를 전송합니다. 현대 시스템은 배터리를 보존하고 스마트 폰과 직접 통신을 허용합니다. 데이터는 장치에서 로컬로 저장되며, 패턴 분석 및 의료 제공 업체와 공유하기위한 클라우드 플랫폼에 업로드 할 수 있습니다. 이 연속 스트림의 읽기는 알고리즘이 예측을 요구하는 풍부한 데이터 세트를 만듭니다.

일의 알고리즘 : Raw Data에서 Predictive Insights에

그라시아의 가치는 단순히 미래 수준을 예측하는 것이 충분하지 않습니다. 알고리즘은 데이터를 해석하고, 소음을 필터링하고 포도당 규제의 역동성을 캡처하는 수학 모델을 적용합니다. 여러 종류의 알고리즘을 사용하여 정교한 기계 학습 모델에 간단한 선형 회귀에서 배열합니다.

선형과 Polynomial 회귀

Kalman 필터링

Kalman 필터는 CGM 시스템에서 널리 사용되며 여러 가지 신생 데이터 소스를보다 정확한 견적으로 결합합니다. 필터는 수학 상태를 유지 (확대 된 진정한 포도당과 변화의 비율) 그리고 업데이트는 각 시간마다 새로운 센서 읽기 도착합니다. 그것은 이전 측정에 따라 예측된 상태에 대한 새로운 독서를 무게를 줄이고, 더 적은 소음으로 독서를 줄입니다. 이 실시간 매끄럽게 센서 모션 또는 임시 신호 드롭 아웃에서 artifacts를 감소시킵니다. 많은 상업적 인 Cldquos, 급속하게 생산 및 급진적인 추세를 포함하여, 쿼터 및 쿼터를 생산하는 데 많은 상업적 인 CGM 시스템;

기계 학습 및 신경 네트워크

최근 진보는 포도당과 다양한 입력 사이의 복잡한 비선형 관계를 배울 수있는 기계 학습 모델을 도입했습니다. 결정 나무, 무작위 숲, 기온 부스트 기계 및 깊은 학습 네트워크는 포도당 예측에 적용되었습니다. 이 모델은 식사 로그, 운동 기록 및 인슐린 복용량과 함께 CGM 데이터의 수천을 포함하는 대형 데이터 세트에 훈련됩니다. 훈련 후, 그들은 &ldafter와 같은 패턴을 인식 할 수 있습니다; 90 분 동안; 쿼 레이트 운동을 위해 90 분; 쿼 레이트 운동을 위해 90 분; 쿼 레이트 운동을 위해 90 분; 쿼 레이트 운동을 위해 90 분;

LSTM 네트워크는 캘리포니아의 핵심 요소인 캘리포니아의 캘리포니아의 캘리포니아의 캘리포니아의 캘리포니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리니아의 캘리브니아의 캘리니아의 캘리니아의 캘리니아의 비아의 스크리브니아의 캘리브니아의 캘리니아의 캘리니아의 스크리니아의 스크리브니아의 스크리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브니아의 스크리브니아의 캘리브니아의 비아의 캘리브리아의 캘리브니아의 캘리브니아의 캘리브리아의 캘리브리아의 캘리브

정확한 예측을 위한 열쇠 입력

Algorithms는 그들이 받는 자료로만 좋습니다. 정확도는 몇몇 요인에 달려 있습니다:

현재와 최근 글루코오스 판독: 센서 데이터의 가장 최근 15~30분은 즉시 경사를 제공합니다.
효율적인 포도당 패턴: 순환회로 리듬을 캡처하는 데이터의 많은 시스템 저장 일 또는 주 (예: Dawn Phenomenon) 및 재순환 식사 응답.
탄수화물 섭취: 사용자는 수동으로 음식, 또는 시스템을 연속 포도당 응답에서 탄수화물을 가져올 수 있습니다. 알고리즘 모델은 상승 시간, 피크, 그리고 포스트-메달 포도당의 내구.
]보드에 인슐린 (IOB): 현재와 최근 인슐린 복용량은 포도당이 쇠퇴될 때 예측을 위해 중요합니다. Algorithms 사용 인슐린 pharmacokinetic 모형은 남아있는 활동적인 인슐린을 견적합니다.
Physical Activity: 운동은 근육에 의해 포도당 섭취를 증가시킵니다; 단계 계산 또는 심박수 데이터를 수신하는 알고리즘은 예측을 아래로 조정할 수 있습니다.
Stress and Disease: 일부 시스템은 사용자가 피막과 아드레날린을 통해 포도당을 올리는 열이나 감정적 스트레스와 같은 이벤트를 태그 할 수 있습니다.

이 입력을 결합함으로써 알고리즘은 30 ~ 60 분 전에 보이는 예측 곡선을 생성 할 수 있으며, 종종 CGM 그래프의 도트 라인으로 표시됩니다. 사용자는 현재 레벨뿐만 아니라 헤드링이 아니라 예측 된 낮은 것 또는 예측 된 높은 전에 보정 볼러스를 복용하기 전에 간식을 먹는 것과 같은 유동적 인 개입을 가능하게합니다.

Real-Time 모니터링을 넘어 이점

예측 모니터링에 민감하는 변화는 두 유형 1 및 유형 2 당뇨병에 대한 당뇨병 결과를 변환했습니다.

Hypoglycemia 및 Hyperglycemia 감소

특히 밤에는 특히 Hypoglycemia는 주요 관심사입니다. 예측 경고는 낮은 발생하기 전에 20 ~ 30 분 동안 발생하며, 시간이 빠른 행동 포도당을 소비합니다. 연구는 CGM이 암흑에서 섭취 한 시간을 감소한다는 것을 보여주었습니다. (source). 마찬가지로, 비중성 질환의 예측은 전반적으로 감소 할 수 있습니다.

A1C를 낮추기

CGM은 예측 통찰력을 지속적으로 행동 할 때 평균 포도당 수준이 향상됩니다. 무작위 제어 시험의 메타 분석은 CGM이 A1C를 0.3에서 0.6 비율로 낮추는 것으로보고되며, 1 당뇨병을 입력하고, 2 형 당뇨병을 집중 인슐린 치료에 넣는 것으로 0.5 점이 증가합니다. 예측 요소는 사용자가 사전 - 메달 bolus 타이밍 및 복용량을 미세 조정하는 데 도움이되기 때문에 값을 추가합니다.

닫히는 구멍 및 자동화된 인슐린 납품

예측 알고리즘의 궁극적 인 표현은 인공적인 pancreas, 또는 하이브리드 폐쇄 루프 시스템입니다. Medtronic 780G 및 Tandem Control-IQ 사용 CGM 데이터와 같은 장치가 자동적으로 바스탈 인슐린 납품을 조정하고 심지어 보정 boluses를 제공합니다. 이 시스템의 알고리즘은 복잡한 모델 예측 제어 (MPC)이며, 지속적으로 대상 범위 내에서 포도당을 유지하기 위해 인슐린 배달을 최적화합니다. 사용자는 여전히 식사를 먹고 LTUS (LTUS)에 대해 발표 할 수 있지만, LTUS (LTS)의 용량은 70 % (F)의 용량을 초과합니다.

도전: 정확도, 교정, 개인 정보 보호

진행에도 불구하고 예측 알고리즘은 사용자가 이해해야 할 몇 가지 제한을 직면합니다.

정확도와 라그 시간

혈장과 혈액 포도당 사이의 5 ~ 10 분 지연은 급속한 변화 중 약간의 현실이 될 것으로 예측을 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 빠른 행동 인슐린의 큰 복용량 후, 혈액 포도당은 변화가 더 길어지게 될 수 있습니다. Algorithms는 부분적으로 분석 속도의 변화에 의해 보상 할 수 있지만 극단적 인 스윙 중 예측은 진정한 수준으로 높을 수 있습니다. 일반적으로 센서는 15 % / 20 %의 기본 오차를 나타냅니다. 예를 들어, 혈장은 10 %의 기본 오차가 10 %의 기본 오차가 10 %의 기본 오차가 10 %의 기본 오차가 될 수 있습니다.

Algorithm Bias 및 데이터 다양성

미국 당뇨병 협회는 미국 당뇨병 협회 (American Diabetes Association)가 설립 한 미국 당뇨병 환자의 건강에 대한 인식을 향상시키기 위해 미국 당뇨병 협회 (American Diabetes Association)의 승인을 받았습니다. 미국 당뇨병 협회는 미국 당뇨병 협회 (American Diabetes Association)가 미국 당뇨병 협회 (American Diabetes Association)가 미국 당뇨병 협회 (American Diabetes Association)가 알고리즘 성능 (source)의 평등을 보장하기 위해 더 넓은 교육 데이터 세트를 호출 할 수 있습니다.

데이터 프라이버시 및 보안

CGM 데이터는 매우 민감한 건강 정보입니다. 그것은 종종 클라우드 서버에 저장하고 장치 제조업체, 앱 개발자 및 때때로 연구 파트너와 공유됩니다. 사용자는 개인 정보 보호 정책을 검토하고 데이터가 어떻게 사용되는지 이해해야합니다. FDA와 FTC는 연결된 의료 기기에 대한 사이버 보안 지침을 발행했지만 위반은 위험을 감수합니다. 또한, 일부 무료 CGM 앱은 보험 회사와 제휴하거나 연구 기관과의 관계를 통해 데이터를 수익화하고 동의 및 데이터 소유권에 대한 우려를 올리는 것입니다.

사용자 신뢰와 결정 피로

예측 경고는 도움이되지만, 그들은 종종 또는 부정확한 경우 피로를 경고 할 수 있습니다. 일부 사용자는 특히 밤에 경보로 감축 된 것으로보고합니다. 제조업체는 사용자 정의 임계값과 조용한 모드를 도입했지만 알고리즘에 대한 과 신뢰성은 사용자가 암석 수화 또는 수동 손가락으로 표시 할 때 탄수화물 확인과 같은 기본 자체 관리 기술을 무시할 수 있습니다. 독서와 일치하지 마십시오.

미래: AI, 휴먼-리프 시스템, 통합

glucose 모니터링 도구의 차세대 센서, 알고리즘 및 인슐린 전달 시스템 간의 더 단단한 통합을 볼 수 있습니다. 여러 국경은 탐구되고 있습니다.

인공지능 및 개인화

딥러닝 모델은 각 user&rsquo을 더 개인화되고 학습할 것입니다. 한 가지 크기의-fits-all 접근법을 사용하는 것보다 몇 주 동안 독특한 패턴을 학습합니다. 연구자들은 개발 및ldquo; 디지털 트윈 & rdquo; & mdash; 개별 & rsquo; 다른 식사, 운동 및 인슐린 복용량의 효과를 시뮬레이션 할 수있는 글루코오스 물질의 모델은 촬영됩니다. 이 종류의 정밀 의학은 모든 계절적, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면, 수면

비침범성 감지기

현재 센서는 여전히 작은 바늘 삽입이 필요하며, 어떤 사용자가 싫어하는 것입니다. Raman 분광기, 광학적인 이미징 및 땀 기반 센서는 개발 중입니다. 아직 임상 시험에서 CGM 정확도를 일치하지 않았지만 예측 알고리즘과 비침범성 감지의 조합은 글루코오스 모니터링을 더욱 원활하게 만들 수 있습니다.

Wearables 및 Smart Device와 통합

CGM 데이터는 점점 더 스마트워치, 피트니스 트래커 및 수면 모니터에서 데이터를 통합하고 있습니다. 예를 들어, 낮은 활동과 높은 스트레스 마커를 볼 수있는 알고리즘은 포도당 상승을 예측하고 짧은 산책이나 정신적 운동을 권장합니다. 마찬가지로 스마트 인슐린 펜은 자동으로 주입 시간과 용량을 로그, 더 정확한 인슐린 - 보드 계산을위한 예측 모델로 직접 데이터를 먹이는 것을 자동적으로 로그합니다.

개방형 프로토콜 및 상호 운용성

Tidepool Loop 프로젝트와 FDA’s interoperable CGM (iCGM) 분류는 사용자가 다른 제조업체에서 섞고 일치하도록 개방적인 기준을 촉진했습니다. 이것은 경쟁과 혁신을 촉진하고 하드웨어보다 더 자주 업데이트 할 수있는 알고리즘을 선도합니다. 사용자는 자신의 요구에 가장 적합한 센서를 선택하고 타사 앱 또는 전용 장치에서 최고의 알고리즘을 결합 할 수 있습니다.

의약

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