วิธี ที่ กลู โขส เฝ้า ดู เครื่อง มือ ใช้ อัล กอ ทิก ใน ระดับ น้ําตาล เลือด

วิวัฒนาการ ของ การ เฝ้า ดู กลัส เซ

2550 คนเป็นโรคเบาหวานพึ่งพาไม้จิ้มฟันเป็นสิบๆเมตรซึ่งให้ภาพถ่ายเพียงครั้งเดียวของกลูโคสในเลือดในพริบตา ในขณะที่อุปกรณ์เหล่านี้เป็นขั้นตอนสําคัญในการดําเนินการทดลองปัสสาวะ แต่ได้ทิ้งช่องว่างขนาดใหญ่ไว้ในข้อมูล การอ่านที่เขียนก่อนอาหารเช้าไม่สามารถเปิดเผยได้

การทดลองตรวจจับกลูโคสสมัยใหม่ ไม่ได้มีการวัดค่าอย่างต่ําอีกต่อไป มันเป็นระบบที่ฉลาดที่เรียนรู้จากผู้ใช้แต่ละคน

วิธี ที่ การ เฝ้า ดู อย่าง สม่ําเสมอ ของ ลูก ประคํา ทํา งาน

การเข้าใจอัลกอริทึมการทํานายต้องการความเข้าใจก่อนว่า CGMs เก็บข้อมูลอย่างไร ระบบ CGM มีส่วนประกอบ 3 ส่วนประกอบหลักคือ เซ็นเซอร์ เครื่องส่งสัญญาณ และตัวรับสัญญาณ (เพิ่มโปรแกรมสมาร์ทโฟน หรือเครื่องอ่านที่อุทิศ) ตัวตรวจจับเป็นตัวบางๆ ที่แทรกใต้ผิวหนัง โดยปกติจะเป็นตัวนําไฟฟ้าที่ฝังอยู่ในช่องท้องหรือแขน ใช้สารเอ็นไซม์ที่ดูดซึมไปยังกลูโคสในสารกัมมันตรังสีที่อยู่รอบ ๆ เซลล์มีกลูโคสที่ทําหน้าที่ต่อเติมกลูโคสได้ ประมาณ 10 นาที แต่ในระดับความเหลื่อมของเลือด

เทคโนโลยีของเครื่อง

เซ็นเซอร์ CGM ส่วนใหญ่จะใช้ปฏิกิริยาของกลูโคส Oxidase เอนไซม์แปลงกลูโคสเป็นกลูโคส กลูโคสเป็นกลูโคส และไฮโดรเจนเพอร์ออกไซด์ ไฮโดรเจนเพอร์ออกไซด์นั้นถูกแบ่งออกเป็น อิเล็กตรอนในอิเล็กโตรไดร สร้างสัดส่วนไฟฟ้าในปัจจุบันให้มีความเข้มข้นของกลูโคส ซึ่งปัจจุบันจะวัดโดยตัวส่งส่งสัญญาณ และแปลงเป็นการอ่านของกลูโคส ซีจีเอ็มเอส ต้นต้องการการปรับรูปนิ้วให้ถูกต้องบ่อย แต่รุ่นใหม่เช่น Dexcom และ Albooktop Pict imple al-allieved alected alecter จําเป็นต้องใช้เซนเซอร์ หรือ alliverimation semited

การถ่ายโอนและจัดเก็บข้อมูล

ระบบส่งคลื่นไร้สาย จะส่งข้อมูลไปยังอุปกรณ์แสดงผลทุก 1 ถึง 5 นาที ระบบสมัยใหม่จะใช้พลังงานบลูทูธ ซึ่งประหยัดพลังงานได้มาก และอนุญาตให้มีการสื่อสารโดยตรงกับสมาร์ทโฟนได้ ข้อมูลสามารถถูกเก็บไว้บนเครื่องเครื่อง และมักจะอัปโหลดไปยังระบบสําหรับวิเคราะห์รูปแบบ และแบ่งปันกับผู้ให้บริการสุขภาพได้

อัลกอริทึม ใน การ ทํา งาน: จาก ข้อมูล โร เรอ ไป สู่ การ หยั่ง เห็น เข้าใจ แบบ ล่วง หน้า

ค่าของกลูโคสเท่านั้นที่คํานวณได้ในอนาคตไม่เพียงพอ อัลกอริทแกรมต้องแปลข้อมูล, กรองเสียง, และใช้แบบจําลองทางคณิตศาสตร์ที่จับความผันผวนของระเบียบการกลูโคส อัลกอริทึมหลายแบบ ถูกใช้จากความถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ๆ มาเป็นแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่อง

การ ถอย หลัง แบบ ไม่ ยืดหยุ่น

วิธีที่ง่ายที่สุดจะใช้ กลูโคสในการคํานวณทางประวัติศาสตร์ ใช้การอ่านแบบเส้นหรือเส้นโค้งที่พอดีกับแนวโน้มในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น ถ้ากลูโคสเพิ่มขึ้นด้วยอัตรา 2 mg/dL ต่อนาทีสุดท้าย การวิเคราะห์ความถดถอยของกลูโคส สามารถคํานวณค่าความถดถอยของกลูโคสที่เพิ่มขึ้นใน 30 นาที พหุนามที่พัฒนาขั้นสูงสําหรับความเร่งหรือความเสื่อมโทรมในแนวความเร่ง เช่น เมื่อการสลายตัวของสารละลายเริ่มละลาย ง่ายกว่าการปล่อยสารละลายง่าย ๆ นี้ แบบจําลองจะสรุปได้ทั่วไปว่า

ตัวกรอง Kalman

ตัวกรอง Kalman ถูกใช้อย่างแพร่หลายในระบบ CGM เพื่อรวมข้อมูลเสียงรบกวนหลายๆ อย่าง เข้ากับการประเมินที่ถูกต้องมากขึ้น ตัวกรองนี้รักษาสถานะทางคณิตศาสตร์ (ซึ่งมีระดับกลูโคสและอัตราการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง) และปรับปรุงให้ทันสมัยขึ้น ในแต่ละครั้งที่อ่านผ่านเครื่องตรวจจับใหม่ การอ่านใหม่จะเพิ่มน้ําหนักในการอ่านต่อเวลา โดยเพิ่มข้อมูลเสียงรบกวนที่เคยมีมาก่อนหน้านี้ ทําให้การอ่านภาพมากขึ้น ง่ายขึ้นได้ลดความคมชัดลง การเดินแบบเซ็นเซอร์หรือสัญญาณชั่วคราวของเครื่องตรวจจับนี้มักลดความเร็วได้หลายจุด พาณิชย์ของ CGMM และ Kalman ได้ใช้ตัวกรองเพื่อผลิตแนวร่วมที่แสดงในการแสดงผล: & cholkrip; &quolfolf; &quolfolfolfutik; & quolutith; & quolutift; & quolutift; & quolult; & quoltipput; & quoltipstall.

การ เรียน รู้ ของ เครื่อง และ เครือ ข่าย ประสาท

ความก้าวหน้าล่าสุดนี้ ได้แนะนําโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ที่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน ไม่ต่อเนื่องระหว่างกลูโคสกับข้อมูลต่าง ๆ ได้

2021 การศึกษาที่ตีพิมพ์ใน [FLT: 0] สืบค้นเมื่อ 2021 ที่ตีพิมพ์ใน [FLT: 0] เว็บไซต์โทรทัศน์ได้บรรลุผลสําเร็จในโอกาสที่ผิดพลาดน้อยที่สุดสําหรับ 30 นาทีและ 60 นาที (FOT:2) World Sources เครือข่ายของเครือข่ายประสาทที่สามารถจดจําได้นานถึงข้อมูล ทําให้พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลได้ แต่คอมพิวเตอร์ยังคงสร้างความเสียหายได้ง่ายกว่าระบบคอมพิวเตอร์หลายระบบ แต่ยังคงใช้ระบบแบบเชิงพาณิชย์ได้ง่ายขึ้น: การใช้เครื่องกรองแบบ foltateal และระบบตรวจจับแบบเรียบ almating และระบบติดตามจริง ๆ ของระบบติดตามระบบติดตามระบบติดตามระบบติดตามแบบ LSTM สามารถสามารถจดจําข้อมูลแบบ เชื่อมต่อได้นาน ทําให้ข้อมูลต่าง ๆ ประมวลผลข้อมูลได้ง่ายขึ้น แต่คอมพิวเตอร์ยังคงใช้ข้อมูลทางคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น แต่คอมพิวเตอร์ยังคงใช้เวลาอย่างง่าย

การ ใส่ กุญแจ สําหรับ การ คาด ล่วง หน้า อย่าง ถูก ต้อง

อัลกอริทึมจะดีเท่ากับข้อมูลที่เขาได้รับเท่านั้น ความเสมอภาคขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ:

• [FLT: 0] ข้อมูลและข้อมูลเมื่อเร็ว ๆ นี้ กลูโคส: ข้อมูลล่าสุดของเซ็นเซอร์ 15-30 นาที ให้ความลาดชันทันที
• [FLT: 0] รูปแบบกลูโคสเชิงภูมิศาสตร์: ระบบหลายระบบเก็บวันหรือสัปดาห์ของข้อมูล เพื่อจับจังหวะสปอร์ต (เช่น ดอว์น ฟีเนมอน) และตอบสนองอาหารซ้ําอีกครั้ง
• [FLT: 0] การรับ: ผู้ใช้อาจกินอาหารบันทึกเอง หรือระบบสามารถเข้ารับการตอบรับกลูโคสต่อเนื่องได้ อัลกอริธมจําลองเวลาเพิ่มขึ้น ยอดและช่วงเวลาหลังการผสมกลูโคส
• [FLT: 0] Insutelin on board (IOB): วัคซีนและปริมาณอินซูลินล่าสุด เป็นปัจจัยสําคัญในการคาดเดาว่ากลูโคสจะลดลง อัลกอริทแกรมใช้เซลล์เทียมอินซูลินเพื่อประเมินอินซูลินที่ใช้งานอยู่
• [FLT: 0] กิจกรรมทางสถิติ: การออกกําลังกายเพิ่มกลูโคสขึ้นโดยกล้ามเนื้อ; อัลกอริทึมที่ได้รับผลการนับขั้นหรือข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจ สามารถปรับการคาดการณ์ลงได้
• [FLT: 0] sports and cheal ([FLT: 1) ระบบบางระบบช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามเหตุการณ์ต่าง ๆ เช่น ไข้ หรือความเครียดทางอารมณ์ ซึ่งสามารถเพิ่มกลูโคสผ่านทางคอร์ติซอลและอเดรนาลีน

โดย การ รวม การ ใส่ เข้า ไป เหล่า นี้ อัลกอริทึม สามารถ สร้าง ความ โค้ง ทาย ที่ ดู เหมือน 30 ถึง 60 นาที ข้าง หน้า บ่อย ครั้ง จะ แสดง เป็น เส้น ประ บน กราฟ ซี จี เอ็ม ผู้ ใช้ จะ เห็น ไม่ เพียง ระดับ ปัจจุบัน ของ ตน แต่ ยัง ทํา ให้ มี การ ใช้ วิธี การ นี้ เพื่อ ช่วย ให้ มี การ ทดแทน เช่น การ กิน อาหาร ว่าง ก่อน จะ ได้ รับ การ ทํานาย ว่า จะ มี การ แก้ไข แบบ แท่ง เล็ก ๆ ก่อน ที่ จะ มี การ ทํานาย ไว้ ล่วง หน้า.

ประโยชน์เกินการติดตามตามเวลาจริง

การเปลี่ยนจากปฏิกิริยาเป็น การสังเกตการคาดการณ์ได้ ได้เปลี่ยนผลของโรคเบาหวานทั้งประเภท 1 และโรคเบาหวานประเภท 2

การ ปลูก ฝัง ความ หน้า ซื่อ ใจ คด และ ความ ทะเยอทะยาน

Hypogycemaia โดยเฉพาะตอนกลางคืน แจ้งเตือนล่วงหน้าสามารถปลุกผู้ใช้ได้ 20 ถึง 30 นาที ก่อนที่จะเกิดเหตุการณ์ต่ํา ทําให้พวกเขาได้ใช้เวลาในการกินกลูโคสที่ใกล้สูญพันธุ์ ผลงานวิจัยพบว่าการใช้ CGM นั้นลดเวลาที่ใช้ในไฮโปลิเซเมียลง 40% เมื่อเทียบกับการจับนิ้วมืออย่างเดียว (FTL: 0) Wource [FTL: 1] ใกล้เคียงกับการคาดการณ์ที่ใกล้จะมาถึงของโรคภาวะภาวะภาวะแทรกซ้อน ทําให้เวลาลดลงเร็วขึ้น ระยะเวลาที่เพิ่มขึ้นเมื่อต้น ค.ศ.

ลดระดับ A1C

เมื่อผู้ใช้ทําอย่างสม่ําเสมอกับความเข้าใจเชิงทํานาย ระดับกลูโคสเฉลี่ยของมันจะดีขึ้น ธาตุเมต้า-อะนิลีส์ของรายงานการทดลองที่สุ่มใช้สารซีจีเอ็มใช้ค่า A1C ต่ําถึง 0.0 เปอร์เซ็นต์ในผู้ใหญ่ที่มีโรคเบาหวานชนิด 1 และเพิ่มจุด 0.5 ในกลุ่มที่มีเบาหวานชนิด 2 ชนิดในการบําบัดอินซูลิน

ปูมบันทึกแบบปิดและส่งข้อมูลอัตโนมัติ

การปรากฏของอัลกอริทึมการทํานาย คือ ระบบหล่อเลี้ยงเทียม หรือระบบปิดผสม (MPC) อุปกรณ์เช่น เมดโทรนิก 780G และ ตองเดม-ไอคิว ใช้ข้อมูล CGM เพื่อปรับระบบอินซูลินอัตโนมัติ และส่งค่าปรับแบบ Bassal โดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมในระบบเหล่านี้เป็นรุ่นที่คํานวณได้ซับซ้อน (MPC) ที่สามารถจัดจําหน่ายอินซูลินให้อยู่ในระยะที่จัดจําหน่ายได้ตลอดเวลา กลูโคสได้ยังคงทําการประกาศใช้อัลกอริทึมในการใช้งานแบบ BLL แต่การปรับเปลี่ยนระบบของอินซูลินได้แสดงให้เห็นว่าระบบลดระยะการลดความเร็วของเซลล์ใน plutal-LS (70; MGL) ประมวลผลได้โดยเพิ่มความซับซ้อนของสารสนสนเทศ ประมวลผลแบบ ไมโครซอฟรอน (FL) มาตรา 502 (F).

ข้อ ท้าทาย: การ รักษา ความ สมดุล, การ ปรับ ตัว ให้ เข้า ที่, และ การ ยึด มั่น กับ มาตรฐาน

แม้ ว่า มี ความ ก้าว หน้า แต่ อัลกอริทึม ที่ คาด การณ์ ได้ ก็ เผชิญ ข้อ จํากัด หลาย อย่าง ซึ่ง ผู้ ใช้ ควร เข้าใจ.

ความ เที่ยง ธรรม และ เวลา กากบาท

กลูโคส 5-10 นาทีที่ค้างคาระหว่างการรับอิเล็กตรอนระหว่างธาตุและธาตุเลือด สามารถทําให้เกิดการคาดการณ์เล็กน้อยหลังความเป็นจริงได้

อัลกอริธึมไบอัสและความเหลื่อมล้ําของข้อมูล

แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่ถูกฝึกจากข้อมูล จากผู้ใหญ่วัยกลางคนผิวขาว ที่เป็นโรคเบาหวานประเภท 1 อาจไม่ได้เพิ่มความเชี่ยวชาญให้ประชากรอื่น ๆ มากนัก

ข้อมูลและความปลอดภัย

ข้อมูล CGM นั้นมีความละเอียดอ่อนมาก ข้อมูลนี้มักถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์เมฆ และแบ่งปันกับผู้ผลิตอุปกรณ์ โปรแกรม และนักพัฒนาโปรแกรม และนักวิจัย ผู้ใช้ควรจะทบทวนนโยบายความเป็นส่วนตัว และเข้าใจวิธีการใช้ข้อมูลของพวกเขา

การ กลับ ใจ และ การ ตัดสิน ใจ ของ ผู้ ใช้

การแจ้งเตือนการคาดเดานี้มีประโยชน์มาก แต่มันยังนําไปสู่การแจ้งเตือนความอ่อนล้าได้ ถ้ามีความไม่แน่นอน หรือเกิดขึ้นบ่อย ผู้ใช้บางคนรายงานการแจ้งเตือน

อนาคต: AI, ปิด-ปิดระบบและการแทรกซึม

เครื่อง มือ ตรวจ สอบ กลูโคส รุ่น ต่อ ไป จะ เห็น การ ประสาน กัน ของ เครื่อง รับสัญญาณ, อัลกอริทึม, และ ระบบ ส่ง อินซูลิน เพิ่ม ขึ้น อีก.

ความ รู้ และ การ ทํา ให้ เป็น บุคคล

โมเดลการเรียนรู้แบบลึกจะกลายเป็นแบบส่วนตัวมากขึ้น เรียนการสอนผู้ใช้แต่ละคนว่า partsquo; รูปแบบเฉพาะที่ซ้ํากันตลอดสัปดาห์และเดือน แทนที่จะใช้วิธีการแบบหนึ่งขนาด-ห้า-ห้า-ห้า-ห้า-ห้า-สี่-สี่-ห้า นักวิจัยพัฒนาการขยายพันธุ์ แฝด แฝด แฝด แฝด แฝด แฝด; แฝด แฝด แฝด แฝด สกุล; แบบจําลองของแต่ละกลุ่ม กลูโคสโต กลูโคส สามารถจําลองผลกระทบของอาหารที่แตกต่างกัน ออกกําลังกาย และใช้วัคซีน

ตัวตรวจจับที่ไม่ครอบคลุม

ตัวตรวจจับในปัจจุบันยังคงต้องการการสอดเข็มขนาดเล็ก ซึ่งผู้ใช้บางคนไม่ชอบ การส่องกล้องแบบรามานสเปกตรัม การถ่ายภาพแบบโฟโตสติก และเซ็นเซอร์บนเหงื่อนั้นอยู่ภายใต้การพัฒนา ในขณะที่ยังไม่พบความแม่นยําของ CGM ในการทดลองทางการแพทย์ การรวมกันของการรับสัญญาณที่ไม่เป็นอินวาซิทีฟด้วยอัลกอริทึมการคาดการณ์ สามารถทําให้การตรวจจับกลูโคสได้มากขึ้น

การ เข้า ไป พัวพัน กับ อุปกรณ์ ที่ ใส่ ได้ ง่าย และ อุปกรณ์ ที่ ฉลาด

CGM ข้อมูลจะถูกรวมเข้ากับข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น จากสมาร์ทวอทช์, เครื่องติดตามการออกกําลังกาย และเครื่องตรวจการนอน เป็นต้น อัลกอริทึมที่มองเห็นกิจกรรมที่ต่ํา และเครื่องหมายความเครียดสูง อาจทํานายการเพิ่มขึ้นของกลูโคส และแนะนําให้เดินสั้นหรือออกกําลังกายแบบจิตใจ เช่นเดียวกัน ปากกาฉีดอินซูลินฉลาด บันทึกเวลาและยาให้อัตโนมัติ

เปิดโพรโทคอลและการรับข้อมูล

The Tide Proto Proup Project and FDASCO (FTP); คลาส CGM ที่เข้าถึงได้ (ICGM) ได้ส่งเสริมมาตรฐานการเปิดใช้งานซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถผสมและจับคู่กับอุปกรณ์ที่เข้ากันได้กับผู้ผลิตอื่น ๆ ได้ โดยนี้ อุปสงค์อุปถัมภ์ และนวัตกรรมต่าง ๆ จะนําไปสู่อัลกอริทึมที่สามารถนํามาปรับปรุงได้บ่อยกว่าฮาร์ดแวร์ ผู้ใช้จะสามารถเลือกเซ็นเซอร์ที่ดีที่สุดสําหรับความต้องการ และจับคู่ด้วยอัลกอริทึมที่ดีที่สุดจากอุปกรณ์ที่ 3 ที่ใช้ร่วมกันได้

รวมกัน

Algoriths ได้ยกระดับการตรวจจับกลูโคสจากเครื่องมือวัดที่เรียบง่าย ไปยังระบบที่มีความสามารถในการพยากรณ์ แนวโน้มของน้ําตาลในเลือดที่แม่นยําอย่างน่าประทับใจ