Результаты были опубликованы в Интернете сегодня в журнале PLOS Computational Biology.
Часто назначают лекарства, чтобы помочь пациентам с диабетом 2 типа контролировать уровень сахара в крови, но упражнения и диета также играют важную роль.
«Хотя нам известно общее влияние различных типов продуктов питания на уровень глюкозы в крови, подробные эффекты могут широко варьироваться от одного человека к другому и для одного и того же человека с течением времени», – сказал ведущий автор Дэвид Альберс, доктор философии, младший научный сотрудник в области биомедицинской информатики. в Медицинском центре Колумбийского университета (CUMC). "Даже при наличии экспертных рекомендаций людям трудно понять истинное влияние своего диетического выбора, особенно в отношении каждого приема пищи.
Наш алгоритм, интегрированный в простое в использовании приложение, прогнозирует последствия употребления определенного блюда перед тем, как он будет съеден, что позволяет людям делать лучший выбор питания во время приема пищи."
Алгоритм использует метод, называемый ассимиляцией данных, при котором математическая модель реакции человека на глюкозу регулярно обновляется данными наблюдений – измерениями сахара в крови и информацией о питании – для улучшения прогнозов модели, объяснил руководитель совместного исследования Джордж Хрипчак.
Доктор медицинских наук, профессор Вивиан Бомонт Аллен и заведующий кафедрой биомедицинской информатики в CUMC. Ассимиляция данных используется в различных приложениях, особенно в прогнозировании погоды.
«Ассимилятор данных постоянно обновляется в соответствии с потреблением пищи пользователем и измерениями уровня глюкозы в крови, персонализируя модель для этого человека», – сказала руководитель совместного исследования Лена Мамыкина, доктор философии, доцент кафедры биомедицинской информатики в CUMC, команда которой разработала и разработала Приложение Glucoracle.
Glucoracle позволяет пользователю загружать в приложение измерения крови из пальца и фотографию конкретного блюда вместе с приблизительной оценкой питательной ценности пищи.
Эта оценка предоставляет пользователю немедленный прогноз уровня сахара в крови после еды. Затем оценка и прогноз корректируются для обеспечения точности. Приложение начинает генерировать прогнозы после того, как оно использовалось в течение недели, позволяя ассимилятору данных узнать, как пользователь реагирует на различные продукты.
Первоначально исследователи протестировали ассимилятор данных на пяти человек, использующих приложение, в том числе трое с диабетом 2 типа и двое без этого заболевания.
Прогнозы приложения сравнивались с фактическими измерениями уровня глюкозы в крови после еды и с прогнозами сертифицированных инструкторов по диабету.
Для двух людей, не страдающих диабетом, прогнозы приложения были сопоставимы с фактическими измерениями глюкозы. Для трех пациентов с диабетом прогнозы приложения были немного менее точными, возможно, из-за колебаний физиологии пациентов с диабетом или ошибки параметров, но все же были сопоставимы с прогнозами инструкторов по диабету.
«Безусловно, есть возможности для улучшения», – сказал д-р.
Альберс. "Эта оценка была разработана, чтобы доказать, что можно, используя стандартные данные самоконтроля, создавать прогнозы уровня глюкозы в реальном времени, которые люди могли бы использовать, чтобы сделать лучший выбор питания. Нам удалось сделать аспект самоконтроля диабета, который был почти невозможен для людей с диабетом 2 типа, более управляемым. Теперь наша задача – сделать инструмент ассимиляции данных, работающий в приложении, еще лучше."
Воодушевленная этими ранними результатами, исследовательская группа готовится к более крупному клиническому испытанию. По оценкам исследователей, приложение может быть готово к широкому использованию в течение двух лет.