Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Друзья, команда проекта AIAPS разрабатывает систему искусственной поджелудочной железы или ИПЖ.
Искусственная поджелудочная железа — это система автоматизированной доставки инсулина в организм человека, страдающего инсулинозависимым диабетом, включающая мониторинг глюкозы, инсулиновую помпу и центр принятия решений (такой, как приложение AIAPS).
AIAPS это приложение — центр управления ИПЖ, цель которого: регулирование глюкозы крови и удержание ее в целевом диапазоне. Для достижения целей система строит прогноз глюкозы крови, используя линейную логику и нейронные сети.
При разработке приложения, команда проекта делает особый акцент на безопасность использования системы.
Функцией AIAPS, которой посвящена данная статья является адаптивная (ее еще называют динамическая) модель усвоения углеводов.
Начнем с того, что девять месяцев назад в AIAPS была внедрена модель действия углеводов, зависящая от времени разложения углеводов разных типов, а именно:
1 тип — углеводы с длительностью 60 минут и пиком 25 минут
К таким можно отнести Кока-колу, леденцы, сахар и т.п.
2 тип — углеводы с длительностью 120 минут и пиком 40 минут
Например, это может быть конфета или белый хлеб.
3 тип — углеводы с длительностью 180 минут и пиком 60 минут
Это комплексное питание, например гречка с мясом.
4 тип — углеводы с длительностью 240 минут и пиком 70 минут
Жирная и белковая пища в большом объеме.
Мы тестировали эту модель в течение 6 месяцев, постоянно отмечая длительность, но вскоре столкнулись со следующими сложностями (помимо того, что введение длительности усложняет запись углеводов).
Во-первых, например, мой комплексный обед с гречкой и мясом включает больше 100 углеводов (любое большое количество для вас), мы заметили, что в этом случае неверным будет указать длительность углеводов 180 минут. А по прошествии этих 180 минут повышение глюкозы продолжится и явно — триггером этого повышения являются углеводы.
Во-вторых, после приема пищи, через некоторое время глюкоза крови начинает резко снижаться (хотя по модели еще достаточное количество углеводов на борту), что говорит о том что углеводы уже усвоились организмом
Мы так же отметили, что после приема пищи всасывание углеводов начинается через разные промежутки времени, что может привести к более длительному периоду усвоения углеводов относительно модели.
В-третьих, мы посчитали, что несмотря на сложность углеводов, с момента начала приема углеводов, их пик придется примерно на 25-30 минут. Этот пункт не вяжется, вверху написано сложности, а это просто наше допущение.
Кроме того, мы увидели, что некоторые приемы пищи содержат не один, а несколько пиков или могут вместо линейного разложения иметь волновое разложение.
Все это навело на мысль о доработке ранее заложенной модели, которая тем не менее давала хорошие результаты.
Мы решили провести исследование и увидеть реальную модель разложения углеводов.
Для этого, мы реализовали модель адаптивного усвоения углеводов или модель адаптивных углеводов (МАУ).
Ниже вы можете видеть пример первой визуализации отражения адаптивной подели.
Картинка 1: Скрин экрана программы, показывающей разложение углеводов
Обратите внимание на отличия между стандартной моделью (фиолетовый, считывание 1 раз в минуту) и усвоенными углеводами (зеленый, считывание 1 раз в 5 минут). Модель отличается и это прекрасный пример того, как в действительности действуют углеводы.
Так же мы сделали вывод, что углеводы действуют дольше, чем мы себе это представляли.
Это поможет нам нарисовать такую модель углеводов, которая имеется в действительности и верно считать коэффициенты.
Первы этап — прогноз глюкозы на основе текущих коэффициентов, инсулина и углеводов на борту,
Второй этап — получение значений глюкозы.
Далее, мы вычисляем разницу между прогнозом и реальными значениями и получаем дельту МАУ.
После получения дельты МАУ, мы причисляем ее:
После того, как значения получены и вывод сделан, можно приступить к регулировке глюкозы согласно полученным данным.
Регулировка согласно полученным данным будет осуществлена в следующих вариантах.
Модель адаптивных углеводов это попытка освободить пользователя от таких утомительных задач, как:
А также способ более безопасно вводить инсулин.
Установка и использование искусcтвенной поджелудочной железы AIAPS cегодня возможно на устройствах с ОС Андроид (версии выше 6.0) и вскоре станет возможно на IOS платформе. Виpуализация разложения углеводов находится в стадии тестирования и устанавливается отдельной программой на Windows. Система протестирована пользователями на устройствах Samsung, Xiaomi, но мы не видим препятствий для работы на иных устройствах.
Вскоре мы получим первые результаты исследований в рамках модели адаптивного усвоения углеводов и дополним AIAPS новыми возможностями.
Подписывайтесь на наш телеграм чат и инстаграм и принимайте участие в разработках приложения:
t.me/aiaps
instagram.com/diabet_type_1
Искусственная поджелудочная железа — это система автоматизированной доставки инсулина в организм человека, страдающего инсулинозависимым диабетом, включающая мониторинг глюкозы, инсулиновую помпу и центр принятия решений (такой, как приложение AIAPS).
AIAPS это приложение — центр управления ИПЖ, цель которого: регулирование глюкозы крови и удержание ее в целевом диапазоне. Для достижения целей система строит прогноз глюкозы крови, используя линейную логику и нейронные сети.
При разработке приложения, команда проекта делает особый акцент на безопасность использования системы.
Функцией AIAPS, которой посвящена данная статья является адаптивная (ее еще называют динамическая) модель усвоения углеводов.
Исходная точка
Начнем с того, что девять месяцев назад в AIAPS была внедрена модель действия углеводов, зависящая от времени разложения углеводов разных типов, а именно:
1 тип — углеводы с длительностью 60 минут и пиком 25 минут
К таким можно отнести Кока-колу, леденцы, сахар и т.п.
2 тип — углеводы с длительностью 120 минут и пиком 40 минут
Например, это может быть конфета или белый хлеб.
3 тип — углеводы с длительностью 180 минут и пиком 60 минут
Это комплексное питание, например гречка с мясом.
4 тип — углеводы с длительностью 240 минут и пиком 70 минут
Жирная и белковая пища в большом объеме.
Мы тестировали эту модель в течение 6 месяцев, постоянно отмечая длительность, но вскоре столкнулись со следующими сложностями (помимо того, что введение длительности усложняет запись углеводов).
Во-первых, например, мой комплексный обед с гречкой и мясом включает больше 100 углеводов (любое большое количество для вас), мы заметили, что в этом случае неверным будет указать длительность углеводов 180 минут. А по прошествии этих 180 минут повышение глюкозы продолжится и явно — триггером этого повышения являются углеводы.
Во-вторых, после приема пищи, через некоторое время глюкоза крови начинает резко снижаться (хотя по модели еще достаточное количество углеводов на борту), что говорит о том что углеводы уже усвоились организмом
Мы так же отметили, что после приема пищи всасывание углеводов начинается через разные промежутки времени, что может привести к более длительному периоду усвоения углеводов относительно модели.
В-третьих, мы посчитали, что несмотря на сложность углеводов, с момента начала приема углеводов, их пик придется примерно на 25-30 минут. Этот пункт не вяжется, вверху написано сложности, а это просто наше допущение.
Кроме того, мы увидели, что некоторые приемы пищи содержат не один, а несколько пиков или могут вместо линейного разложения иметь волновое разложение.
Все это навело на мысль о доработке ранее заложенной модели, которая тем не менее давала хорошие результаты.
Новое решение
Мы решили провести исследование и увидеть реальную модель разложения углеводов.
Для этого, мы реализовали модель адаптивного усвоения углеводов или модель адаптивных углеводов (МАУ).
Ниже вы можете видеть пример первой визуализации отражения адаптивной подели.
Картинка 1: Скрин экрана программы, показывающей разложение углеводов
Обратите внимание на отличия между стандартной моделью (фиолетовый, считывание 1 раз в минуту) и усвоенными углеводами (зеленый, считывание 1 раз в 5 минут). Модель отличается и это прекрасный пример того, как в действительности действуют углеводы.
Так же мы сделали вывод, что углеводы действуют дольше, чем мы себе это представляли.
Это поможет нам нарисовать такую модель углеводов, которая имеется в действительности и верно считать коэффициенты.
Как происходят вычисления
Первы этап — прогноз глюкозы на основе текущих коэффициентов, инсулина и углеводов на борту,
Второй этап — получение значений глюкозы.
Далее, мы вычисляем разницу между прогнозом и реальными значениями и получаем дельту МАУ.
После получения дельты МАУ, мы причисляем ее:
- К углеводам
- К их отсутствию
- К активности.
После того, как значения получены и вывод сделан, можно приступить к регулировке глюкозы согласно полученным данным.
Регулировка согласно полученным данным будет осуществлена в следующих вариантах.
- Действие углеводов началось, разрешена подача инсулина, присвоенного на разложение углеводов.
- Действие углеводов не началось вовремя, в этом случае их действие может быть продлено на 1,5 часа.
- Действие началось, но не в ожидаемом объеме, в этом случае остаточный инсулин будет подан согласно потопающему количеству углеводов по факту.
На что направлена разработка
Модель адаптивных углеводов это попытка освободить пользователя от таких утомительных задач, как:
- точный подсчёт углеводов
- подсчет белков
- подсчёт перекусов
А также способ более безопасно вводить инсулин.
Технические детали
Установка и использование искусcтвенной поджелудочной железы AIAPS cегодня возможно на устройствах с ОС Андроид (версии выше 6.0) и вскоре станет возможно на IOS платформе. Виpуализация разложения углеводов находится в стадии тестирования и устанавливается отдельной программой на Windows. Система протестирована пользователями на устройствах Samsung, Xiaomi, но мы не видим препятствий для работы на иных устройствах.
Вскоре мы получим первые результаты исследований в рамках модели адаптивного усвоения углеводов и дополним AIAPS новыми возможностями.
Подписывайтесь на наш телеграм чат и инстаграм и принимайте участие в разработках приложения:
t.me/aiaps
instagram.com/diabet_type_1
