2009-01-12 31 views
9

मैं एक ऐप लिख रहा हूं जो मधुमेह के उपयोगकर्ता को अपने "रक्त ग्लूकोज" रीडिंग में प्रवेश करने देता है, और फिर बाएं से दाएं समय के साथ उन्हें ग्राफ पर चार्ट करता है। चूंकि रक्त रीडिंग दिन में केवल कई बार किया जाएगा, एक एल्गोरिदम आसान होगा:भविष्यवाणी "रक्त ग्लूकोज" एल्गोरिदम?

ए) रीडिंग के बीच ग्राफ पर अंतराल को भरें (वक्र झटकेदार रेखाओं से अधिक यथार्थवादी होंगे) और अधिक सटीक अनुमति दें "रक्त शर्करा का स्तर" दैनिक औसत

ख) मोटे तौर पर अनुमान है कि भविष्य में क्या होगा (उपयोगकर्ता कुछ भी नहीं है कि उनके रक्त के स्तर को प्रभावित करेगा खाता है)

मैं पथरी पर चूसना। मुझे आशा है कि यहां किसी को इस सामान के लिए पुस्तकालय पता है? मुझे उम्मीद है कि किसी को इस एल्गोरिदम के बारे में पता है जिसे पहले से ही इस विशिष्ट समस्या के लिए बनाया गया है (उदाहरण: जहां किसी ने इसे मधुमेह से वास्तविक डेटा की तुलना की है)

अस्वीकरण: मुझे बहुत पता है कि ऐसा कोई भी एल्गोरिदम जंगली रूप से निर्भर करेगा उपयोगकर्ता पर मैं बस सीधे कोणीय रेखाओं में सुधार करने के लिए देख रहा हूँ। मधुमेह के बावजूद, रक्त शर्करा बढ़ने और गिरने की दर की सीमा है।

मैं जावास्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन जैसा कि यह सिर्फ गणित है, मैं इसे सी, जावा या जो कुछ भी बंद कर सकता हूं।

उत्तर

43

रक्त शर्करा व्यवहार बहुत जटिल है। यह

  • वर्तमान रक्त शर्करा और कितना
  • हाल तेज कार्यकारी इंसुलिन प्रकार पर निर्भर करता
  • कई घंटे तक हाल ही में खाद्य बाहर (कीटोन के संभावित उपस्थिति यदि मरीज hyperglycemic है से जटिल) से प्रभावित है
  • लंबे समय से अभिनय इंसुलिन अतीत बाहर 12 घंटे (फिर से रोगी और आश्रित किस्म)
  • गतिविधि का स्तर
  • (विविधता और 45 मिनट और दो घंटे लंबे। ओह के बीच रोगी निर्भर प्रतिक्रिया प्रोफाइल, और वितरण प्रणाली के साथ)
  • तनाव के स्तर को
  • बीमारी
  • बेसल इंसुलिन दर मरीज को एक पंप
  • विज्ञापन nauseum

बहुत कठिन समस्या पहनता है। कोई ह्युरिस्टिक --- कोई भी हेरिस्टिक --- आपने चुना है अत्यधिक भ्रामक होगा। तो संक्षिप्त उत्तर:

ऐसा मत करो।


यह बात आती है, भाग में, ~ 10 उंगली एक ही समय के दौरान लिया चुभन के साथ एक मधुमेह के 24 घंटे के सतत ग्लूकोज लॉग तुलना में होने से। अर्थात। मेरा सुझाव डेटा संचालित है।


संपादित करें: जाहिर है मैं अपने आप को स्पष्ट नहीं किया।

आप भी करीब नहीं जा सकते हैं।

उंगली चुटकी डेटा के साथ आप कुछ भी नहीं कर सकते हैं दूरस्थ रूप से विश्वसनीय हो सकता है।

किसी भी लाइन (यहां तक ​​कि सीधे सेगमेंट) के साथ बिंदुओं को जोड़ना बस सादा गलत है। यह वास्तविकता को प्रतिबिंबित नहीं करता है। थोड़ा सा भी नहीं।

मैं एक प्रयोगात्मक कण भौतिक विज्ञानी हूं। जटिल डेटा सेट मैं करता हूं। मेरे जीवन में मधुमेह है (क्या आपको लगता है?)। यह मेरे लिए मायने रखता है।

लेकिन मैंने उच्च आवृत्ति डेटा लॉग, साइड-बाय-साइड दिनों के उंगली-प्रिक्स, व्यायाम, भोजन और इंसुलिन के लॉग के साथ देखा है।

यदि आप हर पंद्रह मिनट के डेटा प्राप्त कर सकते हैं, तो मैं कहूंगा कि आगे बढ़ें और एक स्पलीन का उपयोग करें। यह खतरनाक रूप से भ्रामक नहीं होगा। लेकिन, यदि आपके पास दिन भर 6-10 माप हैं, तो आप कुछ भी नहीं जानते हैं।


अच्छी खबर: निरंतर निगरानी मूल्य में नीचे आ रही है। यह प्रयोगशाला से बाहर है और अभी भी कुछ पंपों के साथ उपलब्ध है।


जो लोग इस से परिचित नहीं हैं के लिए: अनुरूप मधुमेह के रोगियों (अत्यंत अवैज्ञानिक मतदान के परिणाम) कर 4-6 + ग्लूकोज पाठ्यक्रम के एक मामले के रूप में एक दिन का परीक्षण करती है, और 1- में कई अतिरिक्त लोगों को किसी भी अप्रत्याशित भ्रमण के बाद 2 घंटे (उन्हें शारीरिक लक्षण मिलते हैं जो उन्हें गंभीर भ्रमण का पता लगाने की अनुमति देते हैं)।

यह रोगी को उनके ग्लूकोज के स्तर को नियंत्रित करने के तरीके के बारे में एक अचूक विचार देने के लिए कार्य करता है, लेकिन वे प्रत्येक तिमाही (या तो) में हेमोग्लोबिन ए 1 सी तैयार करने के लिए एक प्रयोगशाला में भी जाते हैं। ए 1 सी परिणाम ज्यादातर उनके औसत रक्त ग्लूकोज पर निर्भर है।

मैंने उन लोगों से बात की है जिन्होंने महीनों के लिए दिन में चार बार 80-110 (काफी अनुकूल संख्या) में देखा था, और एक ए 1 सी वापस 150 से अधिक औसत (बिल्कुल वांछनीय नहीं) का सुझाव दिया। संभवतः वे रात में उच्च जा रहे थे। और मैंने उन लोगों की समान कहानियों को सुना है जो हम शायद नींद में बहुत कम --- बहुत कम जा रहे हैं।

सबक है:

फिंगर चुभन रीडिंग अपनी जगह है, लेकिन उन्हें अच्छी तरह से नमूना नहीं बार के लिए एक्सट्रपलेशन की कोशिश न करें।

+0

मुझे पता था कि कोई ऐसा कहेंगे ;-) मुझे यहां 100% सटीकता की तरह कुछ भी उम्मीद नहीं है। कोणीय रेखाओं पर कोई भी सुधार स्वागत किया जाएगा। – username

+0

Fwiw, मैं "मिलता हूं" कि आप कह रहे हैं कि कोणीय रेखाओं में सुधार करने का कोई आसान तरीका नहीं है। मैं जो कह रहा हूं वह है * किसी भी * सुधार में सुधार से बेहतर है, और शायद किसी और ने काम पूरा कर लिया है। – username

+3

नहीं, यह नहीं है। अंक को ग्राफ पर रखें, और ** ** उन्हें कनेक्ट न करें। डेटा प्रदर्शित करने के लिए यह ** केवल ** सही तरीका है। – dmckee

1

ठीक है, आप कुछ फिट वक्र की तलाश में जा रहे हैं। इसके साथ बात यह है कि एन अंकों के लिए ऑर्डर करने के लिए उपयुक्त बहुपद हैं ... एन -1 मुझे लगता है। इसे बीते एक अर्सा हो गया है। Yep. by golly, I'm right. आम बात यह है कि जब आपके पास बहुत सारे अंक होते हैं और जटिल कार्य नहीं चाहते हैं (जो आप नहीं करते हैं) least-squares approximation का उपयोग करना है।

शायद सबसे अच्छी बात यह है कि आप डिब्बाबंद दिनचर्या का उपयोग कर सकते हैं; ये अधिकांश आंकड़ों के पैकेज में मौजूद हैं। हमें जो पर्यावरण चाहते हैं उस पर हमें थोड़ा और विवरण दें और हम आपको उपयुक्त कुछ के लिए अधिक बारीकी से इंगित करने में सक्षम हो सकते हैं।

2

आप तो क्या Charlie Martin सिफारिश की तरह कुछ होने की संभावना अच्छी तरह से काम होगा देखने के लिए चीजों को आसान बनाने के लिए डेटा के सिर्फ एक सीधी फिट करना चाहते हैं तो।हालांकि, जैसा कि dmckee द्वारा नोट किया गया है, इस डेटा का वास्तव में कुछ भी मतलब नहीं होगा।

जो आप करने की कोशिश कर रहे हैं वह वास्तव में pharmacokenetics के साथ अधिक है जो कि एक संपूर्ण वैज्ञानिक अध्ययन है। इस मामले में मुझे यह भी यकीन नहीं है कि यह टाइप 1 मधुमेह के मामले में पूरी तरह से लागू होगा क्योंकि फार्माकोकेनेटिक्स के बारे में मुझे जो कुछ पता है, वह केवल दवा अध्ययन लागू करता है, लेकिन यदि शरीर द्वारा कुछ उत्पादित किया जा रहा है तो आप पूरी तरह से देख रहे हैं विभिन्न प्रकार के विश्लेषण। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं तो Google Books पर कुछ पुस्तक पूर्वावलोकन हैं यदि आप "pharmacokienetics" की खोज करते हैं लेकिन विषय की प्रकृति के कारण वे बहुत गणित हैं और मानते हैं कि आपको रसायन शास्त्र और जीवविज्ञान की समझ है भी।

1

यह संभवतः काम नहीं करेगा लेकिन कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क हो सकता है, और मैं दोहरा सकता हूं एक अच्छा डेटा सेट से कुछ प्राप्त करने में सक्षम हो सकता है। अच्छा करके, मेरा मतलब है कि निरंतर रिकॉर्डिंग के हफ्तों या महीनों की तरह, और फिर भी मैं डेटा सेट पर भरोसा नहीं करता जब तक कि मेरे पास बहुत अच्छा कारण नहीं था। मुझे यह भी नहीं लगता कि आपको इसके बारे में पूर्वानुमानित डेटा मिलेगा, लेकिन यह इस पर निर्भर हो सकता है कि आप इसे कैसे कार्यान्वित करते हैं। कुल मिलाकर अगर आप ऐसा करना चाहते थे तो यह देखने के लिए एक शौकिया बात होगी कि यह भी करीब आ जाएगा, जैसे कि "ओह साफ मुझे शुद्धता की एक्स मात्रा के भीतर एक तंत्रिका नेटवर्क मिला"। दोबारा, मुझे तनाव होना चाहिए, किसी भी प्रकार की उत्पादन स्थितियों या कहीं भी इसका उपयोग न करें जहां यह किसी को चोट पहुंचा सकता है या मार सकता है!

संबंधित मुद्दे