İleri zamanlı kan glikoz değeri tahmini

Diyabet alanında yeni bir teknoloji olan sürekli glikoz izleme (CGM) cihazının kullanılmaya başlanmasıyla artan glikoz düzeyi ölçüm verileri, ileri zamanlı kan glikoz değeri tahmininde yapay zeka yöntemlerinin uygulanmasını hızlandırmıştır. İleri zamanlı kan glikoz değeri tahmini yani kandaki glikoz değerlerinin, belirli bir süre öncesinden tahmin edilmesi; diyabet hastalarının kandaki glikoz düzeylerini daha iyi yönetebilmesini, uygulanan yanlış tedavilerle ve hipoglisemi hiperglisemi gibi istenmeyen durumlarla ilgili erken uyarılar alabilmesini sağlar. Yapılan çalışmada; insülin ve alınan karbonhidrat verilerinin glikoz değeri üzerindeki etkisini modelleyen yeni bir fizyolojik model tasarlanmıştır. Yeni tasarlanan fizyolojik modeldeki çeşitli parametrelerin optimizasyonu yapılarak elde edilen kişiselleştirilmiş parametre değerlerine bağlı olarak oluşturulan plazma insülin konsantrasyonu ve glikoz emilim oranı verileri, geçmiş CGM verileri ile birlikte yapay sinir ağı ve uzun kısa süreli bellek ağında kullanılarak 30 ve 60 dakikalık tahmin ufkunda kişiselleştirilmiş kan glikoz değeri tahmini yapılmıştır. CGM verisi üzerindeki filtreleme işlemlerine ve kullanılan yönteme göre 4 ayrı model oluşturulmuştur ve bu modellerin sonuçları karşılaştırılarak sunulmuştur. CGM verisi üzerindeki filtreleme işlemlerinin tahmin performansını düşürdüğü, kişiye özgü parametrelerle hesaplanan verilerin tahmin performansını arttırdığı, bu problem için; işlem süresi kısa ve karmaşıklığı az olan yapay sinir ağı yönteminin, uzun kısa süreli bellek yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği açıkça gösterilmiştir.