Нейросетевое прогнозирование гликемии у пациентов с сахарным диабетом на основе смешанных временных рядов с перспективой применения в составе интеллектуальной инсулиновой помпы

  • Svetlana Vladimirovna Novikova Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева http://orcid.org/0000-0001-8207-1010
  • Zaid Zulfatovich Mingaliev Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева http://orcid.org/0000-0002-6018-6359

Аннотация

В работе рассмотрена перспектива применения нейросетевого самообучающегося алгоритма для персонификации инсулинотерапии в рамках программно-технического комплекса интеллектуальной инсулиновой помпы (ИИП). ИИП – автономная автоматическая система управления подачей инсулина, способная полностью имитировать выделение инсулина поджелудочной железой здорового человека. Расчет потребной дозы осуществляется на основании биологических данных с сенсоров, установленных на теле больного. Алгоритм расчета дозы является интеллектуальным самообучающимся нейросетевым блоком, позволяющим добиться тонкой персонификации терапии с возможностью гибкой перенастройки в соответствии с динамически изменяющимися биологическими показателями пациента в реальном времени. Рассмотрено несколько возможных нейросетевых парадигм для прогнозирования сахара крови в краткосрочном (3 минуты) и среднесрочном (30 минут) периодах на основании смешанного временного ряда, включающего в себя измерения глюкозы крови, активного инсулина и активных углеводов с интервалами в 3 минуты. Показано преимущество использования сетей типа MLP (многослойный персептрон) перед иными парадигмами, в частности, LSTM-сетями (сети долгой краткосрочной памяти). Приводятся результаты расчетных экспериментов применения нейросетевой модели на реальных данных двух добровольцев с разной степенью чувствительности к инсулину. Доказана невозможность унификации модели для пациентов с разной чувствительностью, что подтверждает необходимость персонификации терапии при инсулинозависимом диабете. На основании результатов экспериментов даны рекомендации по построению и обучению нейросетевых моделей для прогнозирования уровня глюкозы крови у пациентов, а также приведены перспективы и направления дальнейших исследований.

Сведения об авторах

Svetlana Vladimirovna Novikova, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева

профессор кафедры прикладной математики и информатики, Институт компьютерных технологий и защиты информации, доктор технических наук

Zaid Zulfatovich Mingaliev, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева

магистрант кафедры систем информационной безопасности, Институт компьютерных технологий и защиты информации

Опубликована
2021-04-15
Как цитировать
NOVIKOVA, Svetlana Vladimirovna; MINGALIEV, Zaid Zulfatovich. Нейросетевое прогнозирование гликемии у пациентов с сахарным диабетом на основе смешанных временных рядов с перспективой применения в составе интеллектуальной инсулиновой помпы. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 17, n. 1, apr. 2021. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/732>. Дата доступа: 22 oct. 2021 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.17.202101.732.
Раздел
Исследования и разработки в области новых ИТ и их приложений