Mahlzeit-detection-Technologie bringt “ künstliche Bauchspeicheldrüse einen Schritt näher an der Realität

A. I.-Forscher am Stevens Institute of Technology haben ein system entwickelt, das erkennt, wenn eine person isst und berechnen, wie viele Kohlenhydrate Sie verbrauchen mit bisher unerreichter Genauigkeit und Geschwindigkeit. Die Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt für die Menschen, die Sie tragen kontinuierlichen Glukose-Monitore als Teil Ihrer diabetes-Behandlung, so dass insulin verabreicht werden näher an die Zeit, wenn es tatsächlich benötigt wird, reduziert gefährliche Schwankungen des Blutzuckerspiegels.

„Dies bringt uns einen Schritt näher an den Heiligen Gral—ein „künstliches Pankreas“ das kann schnell erkennen, Glukose-änderungen, und korrigieren Sie Sie mit einer insulin-Pumpe, ohne dass der Benutzer etwas zu tun,“, sagte Samantha Kleinberg, ein wearable technologies-Experte und Informatiker an Stevens, dessen Werk erscheint im Sept. 27 erweiterte online-Ausgabe des Journal of the American Medical Informatics Association.

In den letzten 20 Jahren, kontinuierlichen Glukose-monitoring, oder CGM-Systeme und insulin-Pumpen revolutioniert haben bei häuslicher Pflege für Millionen von Menschen mit diabetes, reduzieren die Notwendigkeit für schmerzhafte Nadelstich tests und manuelle insulin-Injektionen. Doch dieser Prozess ist noch umständlich. Menschen mit diabetes müssen die Eingabe der Anzahl der Kohlenhydrate, die gegessen zu werden; das CGM-System erkennt änderungen des Blutzuckerspiegels; dann Patienten, die Verwaltung der insulin-Dosis, um ein Gegengewicht Kohlenhydrate in der Mahlzeit—in der Regel 1 Einheit insulin für jeweils 15 Gramm Kohlenhydrate gegessen werden, obwohl dies variiert von patient je auf die insulin-Empfindlichkeit.

Ankündigung einer Mahlzeit ist eine erhebliche Belastung, wie es getan werden muss, damit jeder einzelnen Mahlzeit und snack, und kann dazu führen, insulin-Dosierung verabreicht falsch. Vergangenheit Mahlzeit-detection-Systeme haben sich auch auf die Vorhersage von Veränderungen in der Blutzuckerspiegel, aber Kleinberg und Ihr team, einschließlich Min Zhen und Baohua Ni, nahm einen anderen Ansatz.

Anstelle der Vorhersage der glucose-Variationen direkt, Ihre Mahlzeit-detection-system vergleicht die Abweichungen in der CGMs und der körperlichen Aktivität Daten mit der Art der Abweichungen, wäre zu erwarten, aus einer Reihe von verschiedenen Mahlzeiten. „Wir simulieren alle die verschiedenen Arten von Mahlzeiten eine person Essen, und mit diesen Simulationen zu erklären, die Daten aus den sensoren“, erklärte Kleinberg.

Das system Einschätzungen über eine person, die Mahlzeiten sind erstaunlich präzise: Kohlenhydrat-Aufnahme modelliert werden genau nach 1,2 Gramm, im Vergleich zu einer durchschnittlichen Fehlerquote von mehr als 17 Gramm in der besten bisherigen Systemen.

Ebenso wichtig ist, das system schätzt sehr schnell passieren—manchmal, während eine person noch am Essen und so dass insulin verabreicht werden näher an die Zeit, als er tatsächlich benötigt. Im Durchschnitt erkennt das system Speisen innerhalb von 25 Minuten—viel schneller als 48 Minuten benötigt die besten bisherigen Anlagen.

Durch die Einbindung von Aktivitäten Daten, die Stevens-system kann auch der Grund für Schwankungen in der Blutzuckerspiegel durch körperliche Aktivität ausgelöst, die weitere Steigerung der Genauigkeit erzielen. Zukünftige Versionen könnten verfeinert werden, noch weiter durch die Einbeziehung von Daten aus der Menstruation tracking apps, Schlaf-tracking-tools oder physiologischen stress-Marker.

Für jetzt, obwohl, der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von größeren Daten-sets zu entwickeln, die genauere Simulationen. Die veröffentlichten Ergebnisse basieren auf Daten drei Tage für jeden Teilnehmer. Kleinberg ist jetzt arbeiten, um algorithmen zu entwickeln, die im Laufe der Zeit verbessern, wächst schneller und genauer als Sie erfahren mehr über Ihre Benutzer diätetische Gewohnheiten und physiologischen Reaktionen.

Das system kann auch überwachen die Auswirkungen der verschiedenen insulin-Dosen, Benachrichtigung der Benutzer, wenn Sie eine Dosis vergessen oder zu helfen, um die Feinabstimmung der Dosierung Ebenen. „Verpasste insulin zu den Mahlzeiten ist ein großes problem,“ Kleinberg sagte. „Wenn wir erkennen können, die Größe einer Mahlzeit, wir bieten Anregungen darüber, wie viel insulin benötigt wird, zu reagieren.“