我正在编写一个应用程序,让糖尿病患者输入他/她的"血糖"读数,然后从左到右随时间在图表上绘制图表.由于血液读数每天只进行几次,因此算法可以方便:
a)在读数之间填充图表上的空白(曲线比生涩的线条更真实),并允许更准确的"血糖水平"每日平均值
b)粗略预测将来会发生什么(如果用户不吃任何会影响他血液水平的东西)
我嘲笑微积分.我希望有人知道这个东西的图书馆吗？我希望有人知道已经为这个特定问题量身定制的算法(例如:有人将其与糖尿病患者的真实数据进行比较)
免责声明:我非常清楚任何此类算法都会因用户而异.我只是想改进直角线.无论糖尿病患者如何,血糖升高和降低的速度都是有限的.
我正在使用Javascript,但因为它只是数学,我可以从C,Java或其他任何东西移植它.
血糖行为非常复杂.受到影响
目前的血糖(如果患者高血糖,可能存在酮类)
最近几个小时的食物取决于类型和数量
最近的快速作用胰岛素(具有45分钟到2小时之间的多种和患者依赖性反应特征.哦,和递送机制)
长效胰岛素超过12小时(再次依赖患者和品种)
活动水平
压力水平
疾病
如果患者佩戴泵,则基础胰岛素率
ad nauseum
非常难的问题.任何启发式 - 任何启发式 - 你选择的都会产生很大的误导.如此简短的回答:
不要这样做.
这部分来自将糖尿病患者的24小时连续葡萄糖测井与同时服用的~10次手指刺激进行比较.即我的建议是数据驱动.
编辑:显然我没有说清楚.
你甚至无法接近.
使用手指刺破数据无法做到的任何事情都可以远程可靠.
用任何线条(甚至是直线段)连接点都是完全错误的.它并不反映现实.一点儿都没有.
我是一名实验粒子物理学家.我所做的就是复杂的数据集.我生命中有一个糖尿病患者(你猜到了吗？).这对我很重要.
但是,我已经看到了高频数据日志,并列了手指刺,运动,食物和胰岛素的日志.
如果你能得到每十五分钟的数据,我会说继续使用样条曲线.这不会有危险的误导.但是,如果你一整天都有6到10次测量,你就什么都不知道.
好消息:持续监控正在降价.它已经离开实验室,现在可以使用一些泵.
对于那些不熟悉这一点的人:合规的糖尿病患者(非常不科学的民意调查的结果)当然是4-6 +葡萄糖测试,并且在任何意外的短途旅行后的1-2小时内还有几个额外的葡萄糖测试(他们得到身体症状,让他们发现严重的短途旅行).
这有助于让患者大致了解他们如何控制血糖水平,但他们也去实验室每季度(或左右)抽取血红蛋白A1C.A1C结果主要取决于他们的平均血糖.
我和那些每天四次以80-110(非常有利的数字)计时数月的人交谈过,并且回到了A1C,表明平均值超过150(根本不可取).可以预见他们在夜间走高.而且我也听过类似的故事,这些故事可能是我们可能会低 - 很低 - 在睡梦中.
教训是:
手指点刺读数有它们的位置,但不要试图将它们推断到没有很好采样的时间.
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