Predicting glucose level with an adapted branch predictor

Abstract

Východiska a cíl: Diabetes mellitus se projevuje jako dlouhotrvající zvýšená hladina glukózy v krvi v důsledku poruchy produkce inzulínu. Takto vysoké hladiny glukózy po dlouhou dobu poškozují mnoho vnitřních orgánů. Pro zmírnění tohoto stavu vyvinuli výzkumníci a inženýři umělou slinivku s uzavřenou smyčkou sestávající z kontinuálního monitoru glukózy a inzulínové pumpy připojené přes mikrokontrolér nebo smartphone. Problémem však je, jak přesně předpovědět krátkodobé budoucí hladiny glukózy, aby bylo možné účinně kontrolovat hladinu glukózy. Mnoho práce v literatuře se zaměřuje na nejmenší chybu predikce jako klíčovou metriku, a proto sleduje komplexní metody predikce, jako je hluboké učení. Takový přístup opomíjí další důležité a významné konstrukční problémy, jako je složitost metody (ovlivňuje interpretovatelnost a bezpečnost), hardwarové požadavky na zařízení s nízkou spotřebou, jako je inzulinová pumpa, požadované množství vstupních dat pro trénink (potenciálně nepoužitelná metoda pro nové pacienty) a skutečnost, že velmi malá zlepšení přesnosti nemusí mít významný klinický přínos. Metody: Navrhujeme novou nízkokomplexní, vysvětlitelnou metodu predikce glykémie odvozenou z algoritmu prediktoru větvení Intel P6. Meta-diferenciální evoluci používáme k určení parametrů prediktoru na trénovacích datech. Je provedeno srovnání mezi naším novým algoritmem a nejmodernější metodou hlubokého učení pro predikci hladiny glukózy v krvi. Výsledky: K vyhodnocení nové metody se používá benchmarková datová sada Blood Glucose Level Prediction Challenge. Na oficiálním rozdělení testovacích dat po tréninku předpověděla nejmodernější metoda hlubokého učení hladiny glukózy 30 minut před aktuálním časem, přičemž 96,3 % předpokládaných hladin glukózy mělo relativní chybu menší než 30 % (což je ekvivalent bezpečné zóny). Náš jednodušší, interpretovatelný přístup prodloužil predikční horizont o dalších 5 minut, přičemž 95,8 % předpokládaných hladin glukózy u všech pacientů mělo relativní chybu menší než 30 %. Závěry: Při zvažování prediktivního výkonu hodnoceného pomocí benchmarkového datového souboru Predikce hladiny glukózy v krvi a metrik Surveillance Error Grid jsme zjistili, že nový algoritmus poskytuje srovnatelný výkon prediktivní přesnosti, přičemž pracuje pouze se signálem na úrovni lukózy s podstatně menší výpočetní složitostí.