基于移动传感器数据的血糖动态个性化理解
人机交互
2023-02-06 v1 机器学习
摘要
连续血糖监测（CGM）设备革命性地改变了糖尿病患者管理血糖的能力，并为人工胰腺系统铺平了道路。在本文中，我们用智能手机采集的传感器输入扩充 CGM 数据，并用其为患者和临床医生提供分析工具。我们通过定制的 iOS 应用，在 9 个月时间内从一名自由生活的 1 型糖尿病患者处收集了 GPS 数据、活动分类和血糖数据。该数据集在其规模、包含 GPS 数据以及从自由生活患者非侵入式收集的事实方面均属新颖。我们描述了一种基于 GPS 和活动数据测量生活方式“事件”发生的方法，并表明它们能够捕捉食物摄入实例，因此与血糖变化相关。最后，我们将这些事件表示整合进系统，以创建有用的可视化和通知，帮助患者管理糖尿病。
引用
@article{arxiv.2302.01400,
title = {Personalized Understanding of Blood Glucose Dynamics via Mobile Sensor Data},
author = {Sam Royston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01400},
year = {2023}
}
备注
Technical Report, 9 Pages