iGLU 4.0：一种结合生理参数的连续血糖监测与平衡范式
医学物理
2023-08-24 v1 数据分析、统计与概率
仪器与探测器
摘要
传统的血糖测量方法（如从身体采血）十分普遍，但会带来疼痛与创伤。有创测量方法有时会增加患者血液感染的风险。有时，一些生理参数（如体温和收缩压（SBP））会导致血糖水平波动。此外，长期糖尿病通常成为严重问题。在这种情况下，患者需要频繁咨询糖尿病专科医生，而这在日常生活中难以实现。因此，需要开发一种无创血糖平衡范式，在无需采血的情况下测量血糖，同时测量生理参数并构建决策模型。所提出的范式有助于即便身处偏远地区的医生。患者无需频繁就诊。在优化无创系统设计的路径中，采用特定波长的近红外光谱（NIRS）技术结合生理参数来预测精确的葡萄糖值。所有参数（葡萄糖、血压和体温）、食物摄入和胰岛素水平均为决策模型的一部分，可帮助医生决定后续用药剂量与饮食方案。患者将获得维持其血糖水平的建议。所提出的系统使用深度神经网络（DNN）模型展示了准确的模型，其平均绝对相对误差（MARD）和平均误差（AvgE）分别为 12.50% 和 12.10%。决定系数 R2 为 0.97。
引用
@article{arxiv.2308.11952,
title = {iGLU 4.0: A continuous glucose monitoring and balancing paradigm with physiological parameters},
author = {Prateek Jain and Amit Joshi and Saraju Mohanty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11952},
year = {2023}
}