A genetic programming-based regression for extrapolating a blood glucose-dynamics model from interstitial glucose measurements and their derivatives

Abstract

Tento článek ilustruje vývoj a použitelnost Evolučního Počítání pro zlepšení léčby pacientů s diabetem typu 1, kteří léčbu inzulínem. Jelikož je takové onemocnění spojeno se špatnou funkcí slinivky břišní, která produkuje nedostatečné množství inzulínu, způsob, jak zvýšit kvalitu života těchto pacientů, je vytvořit umělou slinivku schopnou uměle regulovat dávkování inzulínu. Cílem této práce je extrapolace regresního modelu, schopného odhadnout krevní glukózu (BG) pomocí měření intersticiální glukózy (IG) a jejich prvních derivací. V této studii demonstruujeme použitelnost tohoto přístupu. Zejména s ohledem na vysokou složitost vzájemných interakcí je navržena evoluční strategie, která extrapoluje matematický vztah mezi BG a IG a jeho derivací. Vypočítané modely jsou porovnány s jinými modely během experimentů na personalizovaných a globálních datech.

Description

Subject(s)

Výpočet glykémie, glukóza v intersticiu, regresní modely, genetické programování

Citation

DE FALCO, I., DELLA CIOPPA, A., GIUGLIANO, A., MARCELLI, A., KOUTNÝ, T., KRČMA, M., SCAFURI, U., TARANTINO, E. A genetic programming-based regression for extrapolating a blood glucose-dynamics model from interstitial glucose measurements and their derivatives. Applied Soft Computing Journal, 2019, roč. 77, č. APR 2019, s. 316-328. ISSN 1568-4946.
OPEN License Selector