基于人工智能的儿童糖尿病血糖数据解析与模式识别研究

本综述提出了一种创新的人工智能方法，通过自编码器（Autoencoder）降维和聚类技术分析儿童糖尿病患者的连续血糖监测（CGM）数据，旨在识别血糖模式并优化个性化治疗。该方法实现了高达98%的分类准确率，并通过临床盲法评估验证了其有效性，为糖尿病精细化管理提供了可靠决策支持。

　　

章节精选

相关研究

尽管已有大量研究，但我们的文献综述强调了一个显著空白：基于聚类分析的分类方法在糖尿病学领域尚属缺失。这一观察结果尤为突出，因为当前科学文献中尚未发现可比方法，使得该领域成为一个未被充分探索且可能具有创新性的研究方向。然而，类似方法在其他生物医学领域已显示出显著效力，为我们的研究提供了借鉴。

材料与方法

本节概述了图2流程图所示的整个流程。

首先，我们使用预处理技术来清理、整理和标准化数据。这确保了数据格式适合进一步分析。我们使用自编码器来减轻计算负担，并突出显示最相关的特征，以实现更高效的下游处理。在自编码器提供了降维表示后，将其输入聚类算法中。这一步骤旨在发现数据中潜在的固有模式。

实验与结果

本节概述了所提出流程图中每个组件的训练数据集定义。原始数据集包含91名使用CGM传感器的患者的血糖读数。在预处理过程中，信号被去噪，并分为七个阶段以捕捉各种血糖变化特征。训练数据按阶段过滤，用于训练自编码器和聚类算法（两者均为无监督学习）。需要指出的是，时间序列K均值（TimeSeriesKMeans）算法...

讨论

我们的工作旨在结合自编码器降维的强大功能与聚类和分类的有效性，构建一个用于分析和识别血糖数据模式的稳健系统。

首先，我们对数据进行了预处理，然后将一天划分为若干子阶段，以更好地识别特定因素（如食物摄入）在一天内的影响。在这种特定背景下，如此详细的时间分段使用尚属首次。

另一个...

结论

本研究利用聚类算法来刻画葡萄糖曲线，以发现全天反复出现的模式，概括最常见的血糖行为，并训练分类器来自动检测它们。据我们所知，这是首次尝试使用非模拟的葡萄糖曲线构建此类流程。这种创新方法能更真实地反映实际的血糖波动，对于改善个体化糖尿病护理和...具有巨大潜力。