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Estimating insulin sensitivity after exercise using an Unscented Kalman Filter ?

机译：使用Unscented Kalman滤波器估算胰岛素敏感性 ？

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Insulin sensitivity is an important physiological parameter for determining insulin requirements for patients with type 1 diabetes. In addition to being highly variable between patients, insulin sensitivity increases substantially during exercise and stays elevated for several hours during subsequent recovery. We propose an unscented Kalman filter for estimating insulin sensitivity from continuous glucose monitoring data that does not require the underlying model to capture exercise and relies on average values for patient-specific parameters. Using in silico full-day simulations including exercise and meals, we study how adjusting insulin doses for elevated insulin sensitivity could decrease the risk of hypoglycemia after exercise and improve time-in-range and related metrics.
机译：胰岛素敏感性是用于确定1型糖尿病患者的胰岛素要求的重要生理学参数。 除了患者之间的变量之外，胰岛素敏感性在运动过程中显着增加，并且在随后的恢复过程中保持几个小时。 我们提出了一种无味的卡尔曼滤波器，用于估计来自连续血糖监测数据的胰岛素敏感性，该数据不需要底层模型捕获锻炼并依赖于患者特定参数的平均值。 在Silico全日模拟中使用，包括运动和膳食，研究胰岛素剂量升高的胰岛素敏感性如何降低运动后的低血糖症的风险，并改善内部延伸的阶段和相关指标。

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