UB研究人員旨在通過AI改善糖尿病護理

食物對1型糖尿病患者血糖水平的影響是公認的。然而，還不清楚壓力，一天中的時間，活動水平和其他因素在調(diào)節(jié)血糖中的作用。

為了更好地了解這些動態(tài)，UB研究人員啟動了一個項目，該項目將人工智能(AI)與通過連續(xù)葡萄糖監(jiān)測工具收集的數(shù)據(jù)相結合。

最終，目標是更好地了解胰島素與血糖之間的關系，使1型糖尿病患者能夠更好地管理疾病并改善生活質量。

項目負責人Tarunraj Singh說：“我們正在開發(fā)新工具，將從糖尿病監(jiān)測工具收集的數(shù)據(jù)與AI系統(tǒng)以及傳統(tǒng)的時間序列建模方法相結合，可以極大地改善人們對1型糖尿病的管理方式。”工程與應用科學學院機械與航空航天工程教授。

該項目得到紐約非營利組織JDRF的20萬美元資助，該基金為1型糖尿病研究提供資金。

其他主要研究人員包括工程與應用科學學院計算機科學與工程助理教授Varun Chandola和UB雅各布斯醫(yī)學與生物醫(yī)學學院兒科副教授露西·馬斯特蘭德里亞(Lucy Mastrandrea)，UBMD兒科內(nèi)分泌科主任。

直到最近，糖尿病患者每天必須多次手指摸索才能獲取血液樣本以監(jiān)測血糖。

現(xiàn)在，許多人依靠連續(xù)的血糖監(jiān)測儀，這通常需要在皮膚下插入一個微型傳感器。傳感器測量葡萄糖水平，并將該數(shù)據(jù)無線發(fā)送到接收器?；颊呷炜梢允盏綌?shù)百個更新。

一個名為Tidepool的非營利組織一直在從志愿者那里收集此類數(shù)據(jù)，對其進行身份識別，然后通過Tidepool大數(shù)據(jù)捐贈項目將其提供給研究人員。

UB研究團隊將利用這些數(shù)據(jù)來驗證其正在研究的AI驅動技術。

該技術結合了一種機器學習模型(一種機器學習是AI的子集，涉及使計算機在沒有經(jīng)過明確編程的情況下智能地行動)與一種稱為第一原理思考的問題解決技術。