糖尿病应用程序预测血糖水平

纽约，纽约(2017年4月27日)-哥伦比亚大学的研究人员开发了一种个性化算法，可以预测特定食物对个人血糖水平的影响。该算法已经被集成到一个应用程序中，Glucoracle这将使2型糖尿病患者能够更严格地控制他们的葡萄糖水平，这是预防或控制这种疾病的主要并发症的关键，这种疾病影响着8%的美国人。

该研究结果发表在今天的《公共科学图书馆计算生物学》网络版上。

医生通常会开药物来帮助2型糖尿病患者控制血糖水平，但锻炼和饮食也起着重要作用。

“虽然我们知道不同类型的食物对血糖的一般影响，但随着时间的推移，人与人之间以及同一个人的具体影响可能会有很大差异，”首席作者说大卫·阿尔伯斯博士D他是哥伦比亚大学欧文医学中心(CUIMC)生物医学信息学副研究员。“即使有专家指导，人们也很难理解他们的饮食选择的真正影响，特别是在一餐一餐的基础上。我们的算法集成到一个易于使用的应用程序中，可以在吃饭前预测吃特定一餐的后果，使人们在用餐时做出更好的营养选择。”

联合研究负责人解释说，该算法使用了一种称为数据同化的技术，其中一个人对葡萄糖反应的数学模型定期更新观察数据-血糖测量和营养信息-以提高模型的预测乔治·赫里普萨克，MD,米年代她是哥伦比亚大学的Vivian Beaumont Allen教授和生物医学信息学主席。数据同化被用于各种应用，特别是天气预报。

“数据同化器不断更新用户的食物摄入量和血糖测量值，为个人定制模型，”联合研究负责人说Lena Mamykina博士D他的团队设计并开发了Glucoracle应用程序。

Glucoracle允许用户将手指血液测量值和某顿饭的照片上传到应用程序，以及对这顿饭营养含量的粗略估计。这一估计值为用户提供了餐后血糖水平的即时预测。然后对估计和预测进行调整以确保准确性。应用程序在使用一周后开始产生预测，让数据同化器了解用户对不同食物的反应。

研究人员最初在5名使用该应用程序的人身上测试了数据同化器，其中3人患有2型糖尿病，2人没有这种疾病。应用程序的预测结果与实际的餐后血糖测量结果以及认证糖尿病教育者的预测结果进行了比较。

对于两名非糖尿病患者，应用程序的预测与实际的血糖测量值相当。对于三名糖尿病患者，该应用程序的预测略不准确，可能是由于糖尿病患者的生理波动或参数误差，但仍与糖尿病教育者的预测相当。

“当然还有改进的空间，”阿尔伯斯博士说。“这项评估旨在证明，使用常规的自我监测数据，产生实时葡萄糖预测是可能的，人们可以用它来做出更好的营养选择。我们已经能够使糖尿病自我管理的一个方面变得更容易控制，这对2型糖尿病患者来说几乎是不可能的。现在我们的任务是让数据同化工具为应用程序提供更好的支持。”

受到这些早期结果的鼓舞，研究团队正准备进行更大规模的临床试验。研究人员估计，该应用程序可以在两年内广泛使用。

链接到应用程序:http://glucoracle.com

这项研究的题目是“利用数据同化对2型糖尿病患者进行个性化血糖预测”。其他贡献者是Matthew E. Levine(哥伦比亚大学欧文医学中心)，Bruce J. Gluckman(宾夕法尼亚州立大学，大学公园，宾夕法尼亚州)和Henry Ginsberg(哥伦比亚大学欧文医学中心)。

这项研究由美国国家医学图书馆(LM006910)、罗伯特·伍德·约翰逊基金会(RWJF 73070)以及美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(R01DK090372）.

作者声明没有经济或其他利益冲突。

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