Прогнозирование краткосрочных Гличемических рисков с использованием сравнительной основы последовательности, мультимодальности и государственного обновления цифровых моделей-близнецов на основе якорной системы

arXiv: 261 0303663v 1 Annuate Type: новый резюме: ожидаемый краткосрочный гипогликемический и гиперглыцезный риск имеет важнейшее значение для активного лечения диабета. Вместе с тем существующие методы машинного обучения часто предусматривают использование непоследовательных протоколов оценки и акцентируют внимание на прогнозируемой эффективности вместо надежности. В настоящем исследовании предлагается система контрольных показателей на основе якорей, в которой учитываются продольные последовательности глюкозы и информация о мультимодальных пациентах. Используя набор данных T1DiabetesGranada, 5 503 441 стандартизованная якорь прогнозирования была построена из 736 человек с диабетом первого типа для оценки гипогликемией и гипергиклицемии на 30-, 60 и 120 минутах. Три нейронных архитектуры, гибридный LSTM-Transformer, мультимодальный цифровой твин и государственный усовершенствованный цифровой трюк с продольным продвижением в зазорном состоянии были сопоставлены по идентичным протоколам проверки на уровне пациента. Помимо прогнозирования эффективности, в ходе оценки были изучены калибровка, классификационные пороговые значения и экспла.