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Fraise: A framework for predicting peak postprandial blood glucose using personalized data-driven modeling

机译：Fraise：使用个性化数据驱动模型预测餐后血糖峰值的框架

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Big data has been revolutionizing individualized medicine, improving the results of diagnostic imaging, genetic testing, and by providing frameworks for electronic health record sharing and analysis. In this paper we present a nextstep in personalized data-driven health by demonstrating the capability of predictive individualized models to model peak postprandial plasma glucose concentrations. Past research has shown that postprandial plasma glucose concentrations are highly predictive of both the development of type 2 diabetes, β-cell damage in the pancreas due to glucose toxicity, and a wide range of cardiovascular complications. We present a framework for individualized data collection, model parameterization, and prediction which allows for ongoing estimation of postprandial glucose after short training windows to aid in determining when an individual may be at risk for developing pre-diabetes, type 2 diabetes, or complications due to high peak postprandial blood glucose.
机译：大数据正在革新个性化医学，改善诊断成像，基因测试的结果，并通过提供电子病历共享和分析框架。在本文中，我们通过展示预测性个体化模型对餐后血浆葡萄糖浓度进行建模的能力，提出了个性化数据驱动型健康的下一步。过去的研究表明，餐后血浆中的葡萄糖浓度可高度预测2型糖尿病的发生，由于葡萄糖中毒引起的胰岛β细胞损伤以及广泛的心血管并发症。我们提供了一个个性化的数据收集，模型参数化和预测的框架，该框架允许在短暂的训练窗口后对餐后血糖进行持续评估，以帮助确定个人何时可能处于患糖尿病前期，2型糖尿病或并发症的风险中。餐后血糖达到高峰。

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