ĐườNg tiểu ứng dụng và Đường trong máu

Đối với những người bị tiểu đường tuýp 2, việc kiểm soát lượng đường huyết có thể là một thách thức hàng ngày.

Tuy nhiên, việc giới thiệu một ứng dụng dựa trên thuật toán mới có thể sớm lấy đi một số căng thẳng này.

Quảng cáo Quảng cáo

Rất nhiều công việc vẫn cần được thực hiện trong quy trình, nhưng ý tưởng đằng sau công nghệ được cá nhân hoá là dự đoán tác động của mỗi bữa ăn lên mức đường trong máu của người dùng.

Bệnh tiểu đường tuýp 2 ảnh hưởng đến hơn 29 triệu người ở Hoa Kỳ. Thêm 86 triệu người lớn được cho là có tiền đái tháo đường, có thể phát triển thành bệnh đái tháo đường týp 2 nếu sự thay đổi lối sống không được thực hiện.

Với bệnh đái tháo đường týp 2 cần tiếp tục theo dõi lượng thức ăn ăn vào để đảm bảo lượng glucose trong máu được duy trì.

Quảng cáo

Nếu mức độ quá cao trong thời gian dài, các biến chứng nghiêm trọng về sức khoẻ có thể nảy sinh.

Thuốc được dùng để giúp quản lý mức độ biến động của đường, nhưng tập thể dục và chế độ ăn uống cũng đóng một vai trò quan trọng.

Quảng cáo Quảng cáo

Mặc dù tác động của các loại thực phẩm cụ thể đến mức độ glucose có thể được ước lượng nhưng nó không phải là khoa học chính xác.

Các hiệu ứng có thể thay đổi đáng kể giữa các cá nhân và thậm chí có thể thay đổi trong một cá nhân phụ thuộc vào một loạt các yếu tố.

Để giải quyết vấn đề này, Albers và nhóm của ông đang cố gắng thiết kế một thuật toán có thể giúp các cá nhân đưa ra các quyết định về chế độ ăn uống thông tin nhiều hơn.

Quảng cáo Quảng cáo

Đọc thêm: 13 loại thực phẩm không làm tăng lượng đường trong máu

Dự đoán mức độ đường huyết

Albers giải thích ứng dụng hoạt động như thế nào: "Thuật toán của chúng tôi, tích hợp vào một ứng dụng dễ sử dụng, dự đoán hậu quả của việc ăn một bữa ăn cụ thể trước khi thức ăn được ăn, cho phép các cá nhân để thực hiện các lựa chọn dinh dưỡng tốt hơn trong giờ ăn. "

Thuật toán sử dụng thu thập số liệu, một kỹ thuật được utlized trong một loạt các ứng dụng hiện đại, bao gồm dự báo thời tiết.

Quảng cáo

Việc thu thập dữ liệu lấy thông tin cập nhật thường xuyên - bao gồm đo lượng đường trong máu và thông tin dinh dưỡng - thu thập thông tin đó, và sau đó tạo ra một mô hình toán học phản ứng của một cá nhân với glucose.

Lena Momskina, phó giáo sư thông tin y sinh học tại CUMC và đồng tác giả của một nghiên cứu, giải thích: "Thuốc làm đồng nhất dữ liệu được cập nhật liên tục với lượng thực phẩm ăn vào và lượng đường trong máu của người sử dụng, cá nhân hóa mô hình cho cá nhân đó. "

AdvertisementAdvertisement

Người sử dụng Glucoracle có thể tải lên hình ảnh của một bữa ăn đặc biệt với ước lượng thô của nội dung dinh dưỡng của nó, cùng với các phép đo máu fingerstick. Ứng dụng sau đó có thể cung cấp dự đoán ngay về mức đường trong máu sau bữa ăn.

Ứng dụng phải được sử dụng trong một tuần trước khi nó bắt đầu tạo dự đoán.

Điều này cho phép người thu thập dữ liệu học cách người dùng cá nhân phản ứng với các loại thực phẩm khác nhau. Ước tính và dự báo sau đó được điều chỉnh theo độ chính xác theo thời gian.

Quảng cáo

Đọc thêm: Chế độ ăn uống soda có an toàn để uống cho người bị tiểu đường? »

Nó hoạt động tốt như thế nào?

Nghiên cứu ban đầu về khả năng của bộ đồng hoá dữ liệu được thực hiện trên năm cá nhân. Ba người mắc bệnh tiểu đường tuýp 2 và hai người thì không.

AdvertisementAdvertisement

Ứng dụng đưa ra những dự đoán về sự thay đổi mức đường huyết sau một bữa ăn đặc biệt, sau đó được so sánh với các phép đo glucose thực tế.

Ở những người không đái tháo đường, các bài đọc khớp chính xác với phép đo glucose chính hãng.

Đối với ba người mắc bệnh tiểu đường, kết quả không chính xác. Các nhà nghiên cứu tin rằng điều này có thể là do các biến động về sinh lý ở bệnh nhân hoặc do một sai số tham số.

Tuy nhiên, những dự đoán vẫn "vẫn còn có thể so sánh" với những nhà giáo dục tiểu đường được chứng nhận.

Mặc dù kết quả không hoàn hảo, Albers không bị làm phiền. Thay vào đó, ông nói:

"Chắc chắn có chỗ cho sự cải tiến. Đánh giá này được thiết kế để chứng minh rằng có thể, bằng cách sử dụng dữ liệu theo dõi thường quy, để tạo ra các dự báo glucose trong thời gian thực mà mọi người có thể sử dụng để đưa ra các lựa chọn dinh dưỡng tốt hơn. Chúng tôi đã có thể làm cho một khía cạnh của tự quản lý bệnh tiểu đường đã được gần như không thể cho những người mắc bệnh tiểu đường tuýp 2 dễ quản lý hơn. Bây giờ nhiệm vụ của chúng tôi là làm cho công cụ đồng bộ dữ liệu cung cấp cho ứng dụng tốt hơn. "

Một cuộc thử nghiệm lâm sàng lớn hơn hiện đang lên kế hoạch, và các nhà nghiên cứu hy vọng rằng ứng dụng sẽ sẵn sàng cho việc sử dụng rộng rãi trong hai năm.