Модель адаптивного усвоения углеводов часть 2: Разложение углеводов

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

Возможен ли точный прогноз глюкозы без понимания усвоения углеводов?

Можно ли расчитывать на успешное регулирование в случае, если 10-20-60-100 поступивших в организм углеводов разлагаются иначе, чем мы запрограммировано в системе?

Отсутствие верного понимания углеводной модели неминуемо ведет к высоким и низким сахарам. Даже если мы возьмем повышение на +0.25 ммол/л на 1 углевод, всего 20 углеводов уведут вашу глюкозу заметно выше цели.

Нашему взгляду на картину углеводной модели, а именно, нашим наблюдением за реальной абсорбацией (разложением) углеводов (а так же белков) в организме человека с диабетом 1 типа посвящена данная статья.

Напомню, что данный топик изучается в целях учета реального разложения углеводов в организме инсулинозависимого диабетика в целях отражения этой реальной модели в системе искусственной поджелудочной железы АИАПС.

Для исследования реального разложения была написана программа, которую мы называем «Carbs Absorbation Modul», показывающая картинку реального разложения углеводов исходя из:

  1. Принятия утвержденной производителем инсулиновой модели за твердую величину

  2. Учета физической нагрузки, при которой изменяется чувствительность к инсулину

  3. Вычисления реальной абсорбации на основе учета разницы в прогнозируемой и реальной глюкозе крови.

Чтобы по-простому описать метод расчета, приведу пример.

При глюкозе 5,5 ммол/л человек употребил 48 углеводов и получил от системы прогноз глюкозы в виде функции y = √x на следующие 5 часов. Система учла действие инсулина и знает каким будет прогноз на следующие 5 часов. Далее, АИ АПС вычисляет разность в прогнозе только инсулина и реальной глюкозе. Учет этой разницы и позволяет нам понять сколько прямо сейчас углеводов усвоилось в организме.

Пример работы системы ниже:

Экран программы "Carbs Absorbation Modul"
Экран программы "Carbs Absorbation Modul"

Проблематика

Тестируя разные стратегии введения инсулина в организм, мы заметили, что часто получаем нежелательные результаты (низкую, высокую глюкозу, горки).

При этом, мы давно поняли, что диабет - это по большей части математика и параметры организма хорошо измеримы (конечно, такие как стресс и гормоны мы пока измерить не можем, но так ли они критичны для взрослых?).

Такие нежелательные результаты часто связаны с принятием углеводов и невозможностью правильно спрогнозировать данный основной триггер к повышению глюкозы.

Исходные данные

До описания модели, давайте учтем еще некоторые кейсы:

Кейс 1: Влияние физической нагрузки на углеводную модель.

Иногда разложение углеводов еще не прекратилось, но так как мы не можем учитывать физ. нагрузку по шагам, мы видим вот такие просадки

Кейс 2: Кейс когда еда начинается с неуглеводных продуктов

Кейс 3: Ускорение и замедление абсорбации

Факторы, влияющие на ускорение абсорбации

  1. Быстрые углеводы

  2. Большое количество углеводов

  3. Длительное отсутсвие приема пищи

Факторы, влияющие на замедление абсорбации:

  1. Каждый следующий углевод абсорбируется медленнее предыдущего

  2. Физическая нагрузка снижает пик абсорбации в системе, забирая часть повышения глюкозы на себя

Итак, наконец к модели абсорбации.

Модель абсорбации

По не-понятной причине, мы увидели не равномерное всасывание углеводов (что, конечно, стоило предполагать), а всасывание волнами. Ниже эти волны:

1-2 волны - всасывание углеводов

3 волна - всасывание белков (наступает примерно через 80-90 минут после начала приема пищи.

Как учитываются волны:

Мы учитываем только первые 2 волны. Пик наступает на 25-30 минутах, второй пик по истечении 75% времени всасывания углеводов. Между пиками существует просадка, вызванная вероятно особенностями всасывания в кишечнике.

Посмотрите на визуальзацию модели ниже. Картинка предоставлена Ариной Губиной.

Итого, данная углеводная модель позволяет с большей точностью прогнозировать глюкозу крови, добиваться лучшего Time In Range и следовательно лучше сохранять наш организм от диабетических последствий.

Присоединяйтесь к нам в в телеграмм и инстаграм.

Источник: https://habr.com/ru/post/532072/


Интересные статьи

Интересные статьи

Константин Сахнов из ВШБИ НИУ ВШЭ в рамках курса "Менеджмент игровых проектов" целую лекцию этой теме выделил, чтобы точно не осталось "белых пятен". А мы перевели...
Сегодня поговорим о конкретной работе в области sizecoding. Дело в том, что некоторые релизы не только имеют культовый статус в узких кругах — они прямо и явно воздействовали на умы людей, застав...
Первая часть, судя по комментариям вызвала неоднозначное мнение, особенно что касалось части enum. Где-то я так же могу не соглашаться, как с автором оригинала, так и с некоторыми комментариями. ...
Компании растут и меняются. Если для небольшого бизнеса легко прогнозировать последствия любых изменений, то у крупного для такого предвидения — необходимо изучение деталей.
Сегодня мы публикуем вторую часть материала о написании чистого кода при разработке React-приложений. Вот ещё несколько полезных советов. → Читать первую часть