基于机器学习的连续葡萄糖分析显示了指导个性化糖尿病管理的希望
根据最近的一项研究健康数据科学。
CGM设备的最新进展允许糖尿病患者监测葡萄糖的实时变化以及饮食和生活方式干预和药物对其的影响葡萄糖水平。这彻底改变了医生和患者如何通过个性化治疗来共同努力，以改善健康状况和生活质量。虽然葡萄糖监测设备的读数很容易供患者及其医生来解释，但该过程可能耗时，复杂且效率低下。还，技术问题随着数据结构，包括记录的不规则时间和读数的复杂性，挑战队列级别的分析。
提取关键测量值可以使医生更迅速，准确地解释数据以提高所提供的护理质量。Novi Health的医生Kyle Xin quan tan说，这可以通过允许对最有可能受益于此类策略受益的患者进行更有效，更深入的分析来实现这一目标。
“为此，我们开发了一种将连续葡萄糖测量的复杂性降低到一组较小的，蒸馏的测量集，以封装患者记录的最重要方面，” Novi Health的作者和医生Sue-Anne Toh说，这是封装患者记录的最重要方面的方法。”新加坡和新加坡国立大学。“在用例中，我们证明了存在四种'糖型'的存在，这些患者的葡萄糖测量结果在一天中显示出不同的动态。”
与普遍观察到的血糖反应模式有关，在许多研究中，糖型与临床意义有关。此外，能够快速将个人分配到此类类别之一的能力可以作为个性化生活方式和医疗建议的基础。
国立大学副教授Alex R Cook说：“本文文件是将CGM读数倒入较小的关键测量值的手段，并进一步将关键测量结果简化为少数葡萄型的手段。”新加坡。血糖特征和自动监督分类算法的结合可能会推进系统的风险分层，干预和糖尿病管理。
他进一步解释说，这一过程可以促进其他统计分析，例如评估特定药物或生活方式的变化是否对某些糖型具有更明显的影响。
研究团队是在临床实践中经常使用CGM技术的学者和医生的组合。这使研究结果可以更容易地将其转化为实践，例如，将这些分类方法纳入患者管理工具中。
接下来的步骤将是基于工作来说明其他变量的工作，例如餐点的时间，以帮助餐饮的准确性和其他修改，以减少血糖游览的幅度。此外，由个性化反馈的自动化葡萄糖游览是未来研究的领域。最终，该团队希望开发一种能够将糖型与理想的药物和干预措施相匹配的模型，从而产生最大的影响。他们的关系也可以纵向研究，以发展和验证糖型 -具体干预措施。
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