예측"혈액 포도당"알고리즘?

Question

나는 응용 프로그램을 작성할 수 있는 당뇨병 환자는 사용자를 입력하는 그/그녀의"혈액 포도당"독서,그리고 다음 차트는 그 시간이 지남에 따라 그래프에서 오른쪽으로 남아 있습니다.때문에 혈액 독서 수행됩니다만 여러 번 하루에,알고리즘을 확:

a)채우고 그래프의 판독 사(곡선의 것보다 더 현실적인 변덕스러운 라인)에 있도록 더 많은 정확한"혈액 포도당 수준"매일 평균

b)약 무엇을 예측하고 미래에 일어날 일(는 경우에는 사용자 먹는 아무것도에 영향을 미칠 것입니다 그의 혈액 수준)

내가 빨아서 발생합니다.나는 여기에 누군가가 알고 있는 라이브러리이까요?나는 누군가가 알고있는 알고리즘을 맞게되었습이 특정 문제에 대한 이미지(예를 들면:는 누군가가 그것을 비교하는 실제 데이터에서 당뇨병 환자)

면책 조항:나는 잘 알고 있는 이러한 알고리즘 것이 격렬하게 변화에 따라 사용자.나는 그냥을 개선하기 위해 찾고 대부분의 웹 브라우저에서 각 라인입니다.에 관계 없이 당뇨병,한계가 있을 평가하는 혈당 상승 및 하강 할 수 있습니다.

내가 사용하여 자바스크립트,하지만 그것은 단지 수학,나는 포트에서는 C,Java 또는 어떤 것이다.

Answer 1

혈당 행동은 아 복잡합니다.그것에 의해 영향을 받는

• 현재 혈당(에 의해 복잡는 가능한 존재의 케톤면 환자가 고혈당)
• 최근 음식을 몇 시간 동안 유형에 따라고 얼마
• 최근 빠르게 행동하는 인슐린(다양한 환자와 의존 반응 프로필 사 45 분고 두 시간 정도 소요됩니다.아,그리고 배달 메커니즘)
• 인슐린 밖으로 지난 12 시간(다시 환자와 다양한 종)
• 활동 수준
• 스트레스 수준
• 질병
• 기저 인슐린을 경우 평가 환자를 착용 펌프
• 데이타 절약 기능은 와이파

매우 어려운 문제일 겁니다.어떤 휴리스틱---모 휴리스틱---당신이 선택한 것이 높은 잘못된 것입니다.그래서 짧은 대답:

그것을 하지 않는다.

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이것은 부분에서는 데 비해,당뇨병 환자의 24 시간 지속적인 포도당 로그~10 손가락을 찌르 촬영하는 동안 동일한 시간입니다.I.e.나의 제안은 데이터 구동됩니다.

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편집: 분명하지 않았 자신을 취소합니다.

할 수 있습도 가깝습니다.

아무것도 할 수 있는 손가락으로 찌르기할 수 있는 데이터는 원격으로 신뢰할 수 있습니다.

는 점을 연결하는 모든 선(심지어는 똑바로 세그먼트)가 그냥 평범한 잘못된.그것을 반영하지 않는 현실이다.심지어 작은 비트입니다.

나는 실험적인 입자 물리학입니다.복잡한 데이터 세트는 것입니다.가 당뇨병이 내 인생에서(당신은 것 같아요.).이 중요하다.

그러나 나는 본 적이 높은 주파수 데이터 로그,side-by-side 로그와 일의 손가락을 찌르,운동,식품 및 사용자 인터페이스 개선.

당신이 얻을 수있는 모든 다섯--분 데이터,나는 말 가 사용니다.지 않을 것이 위험한 오해의 소지가 있습니다.하지만,당신이 6-10 측정에 걸쳐 하루,당신은 알 아무것도.

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좋은 뉴스:지속적인 모니터링은 아래로 오는 가격입니다.그것의 실험실에 사용할 수 있으로 어떤 펌프는 지금도.

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에 대한 사람들에 익숙하지 않다:호환 당뇨병 환자(결과는 매우 과학적인 투표)4-6+포도당 테스트로 일 과정의 문제,그리고 몇 가지 추가 사람에서는 1-2 시간을 다음과 같은 모든 예기치 않은 소풍(들 물리적 현상할 수 있도록 하는 것은 심각한 여행).

이 제공하는 환자를 제공의 거친 아이디어들은 어떻게 일하고 있는 그들의 제어 포도당한 수준이지만,그들은 또한 실험실을 얻을 헤모글로빈 A1C 그린 모든 분기(또는 그래서).이 A1C 결과가 따라 대부분에서 자신의 평균 혈액 포도당입니다.

내가 얘기하는 사람들이 퇴근에서 80-110(에 매우 유리한 숫자)로 하루에 네 번을 위한 개월,그리고 다시는 A1C 제안의 평균 이상 150(바람직하지 않은 모두에서).상정 그들이 높습니다.고 들었어요 이와 비슷한 이야기를 사람들에게서 우리는 아마도 낮은 것---매우 낮---에서 자신의 잠입니다.

수업:

손가락을 찌르는 수치가 그들의 장소,하지만 추정하려고 그들을 시간이지 잘 샘플링됩니다.

Answer 2

데이터를 직접 맞추고 싶다면 물건을 더 쉽게 볼 수 있도록 찰리 마틴 권장되는 것은 잘 작동 할 것입니다. 그러나 다음과 같이 지적했습니다 DMCKEE 이 데이터는 실제로 아무 의미가 없습니다.

당신이하려는 것은 실제로 더 일치합니다. 약리학 그것은 그 자체로 전체 과학 연구입니다. 이 경우 Pharamcokenetics에 대해 내가 아는 대부분의 내용은 약물 연구 만 적용하기 때문에 I 형 당뇨병의 경우를 제외하고는 완전히 적용될 것이라고 확신하지 못하지만 신체에 의해 무언가가 생성되는 경우 완전히보고있을 것입니다. 다른 유형의 분석. 주제에 관심이 있다면 책 미리보기가 꽤 있습니다. Google 도서 "검색을하는 경우"약동학"그러나 주제의 본질로 인해 그들은 매우 무겁고 화학과 생물학에 대한 이해도 있다고 가정합니다.

Answer 3

좋아, 당신은 약간의 곡선을 찾고있을 것입니다. 그 점은 N 포인트의 경우 순서대로 적합한 다항식이 있다는 것입니다 ... N-1 생각합니다. 오랜만이야. 네. Golly, 나는 맞습니다. 포인트가 많고 복잡한 기능을 원하지 않을 때 일반적인 것은 (당신이하지 않는) 최소 제곱 근사.

아마도 가장 좋은 점은 당신이 사용할 수있는 통조림 루틴을 찾는 것입니다. 이들은 대부분의 통계 패키지에 존재합니다. 원하는 환경에 대한 자세한 내용을 알려 주시면 적합한 것에 더 가깝게 지적 할 수 있습니다.

Answer 4

이것은 아마도 작동하지 않을 가능성이 높지만 인공 신경망은 아마도 반복 할 수 있습니다. 5월 좋은 데이터 세트에서 무언가를 얻을 수 있습니다. 좋아, 나는 몇 주 또는 몇 달의 지속적인 녹음을 의미하며, 심지어 내가 가지고 있지 않으면 데이터 세트를 신뢰하지 않을 것입니다. 매우 좋은 이유. 또한 예측 데이터를 얻을 것이라고 생각하지는 않지만이를 구현하는 방법에 따라 다를 수 있습니다. 전반적으로 당신 이이 일을한다면 그것은 "오 깔끔한 나는 정확도의 양에 신경 네트워크를 얻었습니다"와 같이 가까이 다가 가는지 확인하는 것이 더 많은 취미 일 것 같습니다. 다시, 나는 스트레스를 받아야한다. 어떤 종류의 생산 상황이나 누군가를 다치게하거나 죽일 수있는 곳에서 이것을 사용하지 마십시오!