Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Automatic Blood Glucose P… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Automatic Blood Glucose Prediction with Confidence Using Recurrent Neural Networks

Paper i proceeding
Författare John Martinsson
Alexander Schliep
Björn Eliasson
Christian Meijner
Simon Persson
Olof Mogren
Publicerad i Proceedings of the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data co-located with the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence {(IJCAI-ECAI} 2018
Förlag CEUR
Publiceringsår 2018
Publicerad vid Institutionen för data- och informationsteknik, datavetenskap (GU)
Språk en
Länkar ceur-ws.org/Vol-2148/paper10.pdf
Ämneskategorier Bioinformatik (beräkningsbiologi)

Sammanfattning

Low-cost sensors continuously measuring blood glucose levels in intervals of a few minutes and mobile platforms combined with machine- learning (ML) solutions enable personalized pre- cision health and disease management. ML solu- tions must be adapted to different sensor technolo- gies, analysis tasks and individuals. This raises the issue of scale for creating such adapted ML solu- tions. We present an approach for predicting blood glucose levels for diabetics up to one hour into the future. The approach is based on recurrent neural networks trained in an end-to-end fashion, requir- ing nothing but the glucose level history for the pa- tient. The model outputs the prediction along with an estimate of its certainty, helping users to inter- pret the predicted levels. The approach needs no feature engineering or data pre-processing, and is computationally inexpensive.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?