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Improved Methods for Mid-Term Blood Glucose Level Prediction Using Dietary and Insulin Logs

机译：使用膳食和胰岛素原木改进用于中期血糖水平预测的方法

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摘要

Background and Objectives: The daily lifestyle management of diabetes requires accurate predictions of the blood glucose level between meals. The objective of this study was to improve the accuracy achieved by previous work, especially on the mid-term, i.e., 120 to 180 min prediction horizons, for insulin-dependent patients. Materials and Methods: An absorption model-based method is proposed to train an artificial neural network with the bolus and basal insulin dosing and timing, the baseline blood glucose level, the maximal glucose infusion rate, and the total carbohydrate content as parameters. The approach was implemented in various algorithmic setups, and it was validated on data from a small-scale clinical trial with continuous glucose monitoring. Results: Root mean square error results for the mid-term horizons are 1.72 mmol/L (120 min) and 1.95 mmol/L (180 min). The accuracy of the proposed model measured on the clinical data is better than the accuracy reported by any other currently available and comparable models. Conclusions: A relatively short (ca. two weeks) training sample of a continuous glucose monitor and dietary/insulin log is sufficient to provide accurate predictions. For the outpatient application in practice, a hybrid model is proposed that combines the present mid-term method with the authors’ previous work for short-term predictions.
机译：背景和目标：糖尿病的每日生活方式管理需要准确地预测膳食之间的血糖水平。本研究的目的是提高先前工作所实现的准确性，特别是在中期，即120至180分钟预测视野，用于胰岛素依赖性患者。材料和方法：提出了一种吸收模型的方法，以训练用推注和基础胰岛素给药和时序，基线血糖水平，最大血糖输注速率和总碳水化合物含量作为参数的人工神经网络。该方法以各种算法设置实现，并在具有连续葡萄糖监测的小规模临床试验中验证了数据。结果：中期视野的根均方误差为1.72mmol / L（120分钟）和1.95mmol / L（180分钟）。在临床数据上测量的所提出模型的准确性优于任何其他目前可用和可比模型报告的准确性。结论：连续葡萄糖监测仪和膳食/胰岛素日志的训练样品相对较短（约有两周）足以提供准确的预测。对于在实践中的门诊应用中，提出了一种混合模型，其将目前的中期方法与作者以前的短期预测工作结合起来。

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