Нейросетевое прогнозирование гликемии у пациентов с сахарным диабетом на основе смешанных временных рядов с перспективой применения в составе интеллектуальной инсулиновой помпы
Authors: Новикова С.В. , Мингалиев З.З. 
Published: December 2024

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.

The paper considers the prospect of using a neural network self-learning algorithm for personalizing insulin therapy within the software and hardware complex of an intelligent insulin pump (IIP). IIP is an autonomous automatic insulin control system that can completely simulate the secretion of insulin by the pancreas of a healthy person. The required dose calculation is carried out on the basis of biological data from sensors installed on the patient's body. The algorithm for calculating the dose is an intelligent self-learning neural network unit that allows you to achieve fine personalization of therapy with the possibility of flexible readjustment in accordance with the dynamically changing biological parameters of the patient in real time. The article discusses several possible neural network paradigms for predicting blood sugar in the short-term (3 minutes) and medium-term (30 minutes) periods based on a mixed time series that includes measurements of blood glucose, active insulin and active carbohydrates at intervals of 3 minutes. The advantage of using MLP (multilayer perceptron) networks over other paradigms, in particular, LSTM networks (long short-term memory networks), is shown. The results of computational experiments using a neural network model on real data of two volunteers with different degrees of insulin sensitivity are presented. The impossibility of unifying the model for patients with different sensitivities has been proven, which confirms the need to personalize therapy for insulin-dependent diabetes. On the basis of the results of the experiments, recommendations are given on the construction and training of neural network models for predicting blood glucose levels in patients, as well as prospects and directions for further research.