基于机器学习的连续葡萄糖分析有望指导个性化糖尿病管理
根据最近的一项研究，一种新的自动分类来自连续血糖监测(CGM)的原始数据的方法已被证明是可行的，并显示出指导糖尿病患者血糖管理的潜力健康数据科学．
CGM设备的最新进展允许糖尿病患者监测血糖的实时变化以及饮食和生活方式干预和药物治疗对他们的影响血糖水平．这彻底改变了医生和患者如何通过个性化治疗共同改善健康结果和生活质量。虽然葡萄糖监测设备的读数可以很容易地提供给患者和他们的医生来解释，但这个过程可能是耗时、复杂和低效的。同时,技术问题由于数据结构，包括记录的不规则时间和读数的复杂性，对队列级分析提出了挑战。
提取关键测量值可以让医生更快速、更准确地解释数据，以提高所提供的护理质量。新加坡NOVI Health的Kyle Xin Quan Tan医生说，这可以通过对成功的策略进行更有效和更深入的分析，并针对最有可能从这些策略中受益的患者进行特定的干预来实现。
新加坡NOVI Health和新加坡国立大学的作者和医生Sue-Anne Toh说:“为此，我们开发了一种方法，将连续葡萄糖测量的复杂性降低到更小的、浓缩的测量集，其中包含了患者记录中最重要的方面。”“在一个用例中，我们证明了四种‘糖型’的存在，在一天的过程中，各组患者的血糖测量显示出不同的动态。”
糖型与常见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，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。
新加坡国立大学副教授Alex R Cook说:“这篇论文的新进展是将CGM读数分解为一个更小的关键测量子集，并进一步将关键测量简化为少量的糖型。”血糖特征和自动无监督分类算法的结合可以推进系统性风险分层、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改变是否对某些糖型有更明显的影响。
该研究团队由学者和医生组成，他们在临床实践中经常使用CGM技术。这使得研究结果更容易转化为实践，例如，通过将这些分类方法纳入患者管理工具。
接下来的步骤将是在工作的基础上考虑其他变量，例如用餐时间，以协助用餐的准确性和其他修改，以降低血糖波动的幅度。此外，自动化的个性化反馈所驱动葡萄糖短途旅行是未来研究的一个领域。最终，该团队希望开发出一种模型，能够将糖型与理想的药物和干预措施相匹配，以产生最大的影响。它们之间的关系也可以纵向研究，以开发和验证糖型-具体的干预措施．
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