Diabet zaharat și nivelurile de zahăr din sânge
Cuprins:
- Albers explică cum funcționează aplicația:" Algoritmul nostru integrat într-o aplicație ușor de folosit , prezice consecințele consumului unei anumite mese înainte ca mâncarea să fie consumată, permițând indivizilor să facă alegeri nutriționale mai bune în timpul mesei. "
- Cercetarea inițială a capacităților asimilatorului de date a fost efectuată pe cinci persoane. Trei au avut diabet de tip 2, iar doi nu.
Pentru persoanele cu diabet zaharat de tip 2, administrarea nivelurilor de glucoză poate fi o provocare zilnică.
Cu toate acestea, introducerea unei noi aplicații bazate pe algoritmi ar putea lua în curând o parte din acest stres.
PublicitatePublicitateO mulțime de lucruri trebuie încă făcute în acest proces, însă ideea din spatele tehnologiei personalizate este de a anticipa impactul fiecărei mese asupra nivelului de zahăr din sânge al utilizatorului.
Diabetul de tip 2 afectează acum peste 29 de milioane de oameni din Statele Unite. Se crede că alte 86 de milioane de adulți au prediabete, care se pot dezvolta în diabet zaharat de tip 2 dacă schimbările de stil de viață nu sunt puse în aplicare.
În cazul diabetului de tip 2 vine necesitatea constantă de a monitoriza aportul alimentar pentru a se asigura menținerea corectă a nivelului glucozei din sânge.
PublicitateDacă nivelurile sunt prea mari pentru perioade prelungite de timp, pot apărea complicații grave de sănătate.
PublicitatePublicitate Deși impactul anumitor tipuri de alimente asupra nivelurilor de glucoză poate fi estimat, nu este o știință exactă.Efectele pot varia substanțial între indivizi și pot chiar varia în cadrul unei persoane dependente de o serie de factori.
David Albers, cercetător științific asociat în domeniul informaticii biomedicale la Centrul Medical al Universității Columbia (CUMC) din New York și principalul autor al studiului, explică: "Chiar și cu îndrumarea experților, este dificil pentru oameni să înțeleagă adevăratul impact al alegerii dietetice, în special pe baza unei mese pe bază de masă. "
Pentru a rezolva această problemă, Albers și echipa sa încearcă să elaboreze un algoritm care să îi ajute pe indivizi să ia decizii mai bine informate în materie de alimentație.
PublicitatePublicitate
Citește mai mult: 13 alimente care nu cresc nivelul glucozei din sânge »Predicarea nivelurilor de glucoză
Albers explică cum funcționează aplicația:" Algoritmul nostru integrat într-o aplicație ușor de folosit, prezice consecințele consumului unei anumite mese înainte ca mâncarea să fie consumată, permițând indivizilor să facă alegeri nutriționale mai bune în timpul mesei. "
Algoritmul utilizează asimilarea datelor, o tehnică care este utilizată într-o serie de aplicații moderne, inclusiv predicția meteo.
Publicitate
Asimilarea datelor preia informatiile actualizate periodic - incluzand masuratorile de zahar din sange si informatiile nutritionale - o colajeaza si apoi creeaza un model matematic al raspunsului individului la glucoza.Lena Mamykina, Ph.D., profesor asistent de informatică biomedicală la CUMC și un co-autor al studiului, explică: "Asimilatorul de date este în permanență actualizat cu aportul consumului de alimente și măsurători ale glicemiei, personalizând modelul pentru acel individ. "
PublicitatePublicitate
Utilizatorii de Glucoracle pot încărca poze ale unei anumite mese cu estimări brute ale conținutului său nutrițional, împreună cu măsurători ale sângelui de fingerstick. Aplicația poate apoi să prevadă o prognoză imediată a nivelului zahărului din sânge după masă.Aplicația trebuie utilizată o săptămână înainte de a începe să genereze predicții.
Aceasta permite asimilatorului de date să învețe modul în care utilizatorul individual răspunde la diferite tipuri de alimente. Estimarea și prognoza sunt apoi ajustate pentru acuratețea în timp.
Publicitate
Citește mai mult: Sodul dietetic este sigur să bea pentru persoanele cu diabet zaharat? »Cât de bine funcționează?
Cercetarea inițială a capacităților asimilatorului de date a fost efectuată pe cinci persoane. Trei au avut diabet de tip 2, iar doi nu.
PublicitatePublicitate
Aplicația a făcut previziuni despre modificările nivelurilor de glucoză după o anumită masă, care au fost apoi comparate cu măsurătorile reale ale glucozei.La participanții nediabetici, citirile au corespuns cu exactitate măsurătorilor autentice de glucoză.
Pentru cei trei participanți la diabet, rezultatele au fost mai puțin corecte. Cercetatorii cred ca acest lucru se poate datora fluctuatiilor fiziologice la pacienti sau a unei erori de parametru.
Cu toate acestea, previziunile au fost "încă comparabile" cu cele ale educatorilor cu diabet zaharat certificați.
Deși rezultatele nu sunt perfecte, Albers nu este descurajat. În schimb, el spune:
"Există cu siguranță spațiu pentru îmbunătățire. Această evaluare a fost concepută astfel încât să demonstreze că este posibil, folosind date de auto-monitorizare de rutină, să se genereze prognoze de glucoză în timp real pe care oamenii ar putea să le utilizeze pentru a face alegeri nutriționale mai bune. Am reușit să facem un aspect al auto-managementului diabetului care a fost aproape imposibil pentru persoanele cu diabet zaharat de tip 2 mai ușor de gestionat. Acum, sarcina noastră este de a face ca instrumentul de asimilare a datelor să fie mai eficient. "
Un studiu clinic mai amplu este planificat acum, iar cercetătorii speră că aplicația va fi gata de utilizare pe scară largă în doi ani.
