Нейросетевое прогнозирование гликемии у пациентов с сахарным диабетом на основе смешанных временных рядов с перспективой применения в составе интеллектуальной инсулиновой помпы
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.