预测性“血糖”算法？

Question

预测性“血糖”算法？

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我正在编写一款应用程序，让糖尿病患者输入他/她的“血糖”读数，并在从左到右的图表上绘制它们。由于血糖读数只会进行几次，因此需要一个算法来：

a) 填补读数之间的空白（曲线比抖动的直线更真实），并允许更精确的“血糖水平”日均值

b) 粗略预测未来会发生什么（如果用户没有吃任何影响血糖水平的东西）

我不擅长微积分。我希望这里有人知道这方面的库？我希望有人知道已经为这个特定问题量身定制的算法（例如：有人将其与糖尿病患者的真实数据进行了比较）。

免责声明：我非常清楚任何这样的算法都会根据用户而异。我只是想改进直角线。无论糖尿病患者如何，血糖升降的速率都有限制。

我正在使用Javascript，但由于这只是数学问题，所以我可以从C、Java或其他语言转移。

- username

4个回答

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如果您只想直接拟合数据以使查看更容易，那么像Charlie Martin推荐的东西可能会很好地起作用。然而，正如dmckee所指出的那样，这些数据确实没有什么意义。

实际上，您正在尝试做的事情更符合药代动力学的研究范畴，这本身就是一门完整的科学研究。在这种情况下，除了在I型糖尿病的情况下，我甚至不确定它是否完全适用，因为我所知道的药代动力学大多只适用于药物研究，但如果某些物质是由身体产生的，那么您可能正在寻找完全不同类型的分析。如果您对此感兴趣，则Google Books上有相当多的书籍预览，如果您搜索“药代动力学”，但由于主题的性质，它们非常注重数学，并假设您对化学和生物学有一定的了解。

- Rob

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好的，你需要寻找一些拟合曲线。问题在于，对于n个点，有n-1次拟合多项式。我想是这样的。没错，我说得对。当你有很多点并且不想要一个复杂的函数（你不想要），通常使用最小二乘逼近。

可能最好的方法是寻找一个可以使用的预设程序；这些程序在大多数统计软件包中都存在。告诉我们你想要的环境的更多细节，我们可能能够更准确地指向适合你的东西。

- Charlie Martin

1

这很可能行不通，但是人工神经网络可能（我重申一遍）能够从一个好的数据集中得到一些东西。所谓好的数据集，是指连续记录了几周或几个月的数据，即使如此，除非我有非常充分的理由，否则我也不会相信这个数据集。我也不认为你会从中获得预测性数据，但这可能取决于你如何实现它。总的来说，如果你要这样做，似乎更像是一种业余爱好，看看它是否能接近，比如“哦，很棒，我让神经网络达到了X的准确度”。再次强调，不要在任何生产环境或可能伤害或杀死他人的地方使用它！

- RCIX

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可以查看英文原文，
原文链接

- dmckee · Accepted Answer

血糖行为非常复杂。它受到以下因素的影响：

当前的血糖（如果患者高血糖可能会复杂化，因为可能存在酮体）
最近的食物（根据种类和数量可能会持续几个小时）
最近使用的快速作用胰岛素（具有45分钟至2小时不等的反应时间和交付机制）
长效胰岛素可以持续12小时以上（同样取决于患者和种类）
活动水平
压力水平
疾病
如果患者使用泵，则包括基础胰岛素率
等等

这是一个非常棘手的问题。任何启发式算法——任何启发式算法——都可能极大地误导人。简而言之：

别试了。

这部分内容，部分来源于将糖尿病患者24小时持续葡萄糖日志与同一时间采集的约10个指尖取血数据进行比较。我的建议基于数据。

编辑： 显然我没有表述清楚。

你甚至无法接近。

使用指尖取血数据无法得到可靠的结果。

用任何方式连接这些点（甚至是直线）都是完全错误。这不反映现实。一点也不。

我是一名实验粒子物理学家，复杂的数据集是我的工作。有一个糖尿病患者在我的生活中（你猜到了吗？）。这对我很重要。

但是我已经看到了高频数据日志，并将其与当天指尖取血、运动、饮食和胰岛素日志进行了比较。

如果您能获取每15分钟的数据，那么请继续使用样条曲线。它不会危险地误导人。但是，如果您一天只有6-10次血糖测量，您就什么都不知道。

好消息：持续监测正在降价。现在，它已经走出实验室，有一些泵甚至可以使用。

对于不熟悉此项技术的人：遵守糖尿病患者（非科学调查的结果）每天进行4-6次以上的葡萄糖测试是常规操作，任何意外变化后的1-2小时内还要进行数次测试（他们会出现身体症状以便检测极端突发情况）。

这样做可以让患者大致了解他们控制血糖水平的情况，但他们还需要去实验室每季度（或更频繁）抽取一个血红蛋白A1C值。 A1C结果主要取决于他们的平均血糖水平。

我曾经与那些每天四次记录80-110（相当良好的数据）的人交谈过几次，但得到的A1C指标却表明其平均高于150（完全不理想）。这些人可能夜间血糖值上升。我也听说过类似的故事，其中一些人可能在睡眠中患有低血糖症。

教训是：

指尖测试具有一定价值，但不要尝试将其外推到未被充分取样的时间。