МНОГОФАКТОРНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГЛИКЕМИИ У БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ ТИПА I
Рассмотрена проблема разработки прогностических моделей, встраиваемых в алгоритмы работы искусственной поджелудочной железы (ИПЖ) - устройства, позволяющего автоматически управлять гликемией. Данная статья посвящена исследованию эффективности использования нейросетевых алгоритмов прогнозирования значений уровня глюкозы в крови на основании трех основных факторов: текущего уровня гликемии, содержания глюкозы в крови и содержания углеводов в крови. Обучение нейросетевых моделей проводилось на биометрических данных реальных пациентов, получаемых с сенсоров, установленных на теле испытуемых. В качестве модели была определена нейронная сеть прямого распространения - многослойный персептрон. Рассмотренная в работе нейросетевая модель краткосрочного прогнозирования уровня глюкозы на основе учета трех внешних факторов обладает хорошими аппроксимационными свойствами, и может быть использована в составе программного блока ИПЖ в качестве прогностической модели