मधुमेह ऐप और रक्त शर्करा स्तर [SET:descriptionhi]नए उच्च तकनीक अनुप्रयोगों के निर्माता कहते हैं कि यह कुछ दिन हो सकता है
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टाइप 2 मधुमेह वाले व्यक्तियों के लिए, ग्लूकोज का स्तर प्रबंधित करना एक दैनिक चुनौती हो सकता है
हालांकि, एक नए एल्गोरिथ्म-आधारित ऐप की शुरूआत जल्द ही इस तनाव को दूर ले सकती है।
विज्ञापनअज्ञापनप्रक्रिया पर बहुत काम करने की आवश्यकता है, लेकिन व्यक्तिगत तकनीक के पीछे का विचार है कि उपयोगकर्ता के रक्त शर्करा के स्तर पर प्रत्येक भोजन के प्रभाव का अनुमान लगाया जाए।
टाइप 2 मधुमेह अब संयुक्त राज्य में 2 9 लाख से अधिक लोगों को प्रभावित करता है। एक अतिरिक्त 86 मिलियन वयस्कों के बारे में माना जाता है कि प्रीबीबीटीज, जो कि टाइप 2 डायबिटीज़ में विकसित हो सकता है अगर जीवनशैली में बदलाव लागू नहीं होता है।
प्रकार 2 मधुमेह के साथ सही रक्त शर्करा का स्तर बनाए रखा है सुनिश्चित करने के लिए भोजन का सेवन की निगरानी करने के लिए एक लगातार जरूरत आता है
विज्ञापनयदि लंबे समय तक स्तर बहुत अधिक है, तो गंभीर स्वास्थ्य जटिलताएं पैदा हो सकती हैं।
शर्करा के स्तर में उतार-चढ़ाव के प्रबंधन में मदद के लिए दवा दी जाती है, लेकिन व्यायाम और आहार भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
विज्ञापनअज्ञापनहालांकि ग्लूकोज के स्तर पर विशिष्ट खाद्य पदार्थों के प्रभाव का अनुमान लगाया जा सकता है, यह सटीक विज्ञान नहीं है
प्रभाव व्यक्तियों के बीच काफी हद तक भिन्न हो सकते हैं और वे एक कारक के विभिन्न पर निर्भर एक व्यक्ति के भीतर भी भिन्न हो सकते हैं।
इस हफ्ते PLOS कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी में प्रकाशित एक रिपोर्ट बताती है कि वैज्ञानिकों के एक समूह ने ग्लूकोरैक नामक ऐप में एक एल्गोरिथ्म कैसे एकीकृत किया है, जो इस समस्या को सुलझाने के लिए कुछ तरफ जाता है।
डेविड अल्बर्स, पीएचडी, न्यूयॉर्क में कोलंबिया विश्वविद्यालय के मेडिकल सेंटर (सीयूएमसी) में बायोमेडिकल सूचना विज्ञान में सहयोगी अनुसंधान वैज्ञानिक और अध्ययन के प्रमुख लेखक बताते हैं: "यहां तक कि विशेषज्ञ मार्गदर्शन के साथ, लोगों के लिए यह समझना मुश्किल है उनके भोजन संबंधी विकल्पों का सही प्रभाव, खासकर भोजन-से-भोजन के आधार पर "
इस समस्या से निपटने के लिए, अल्बर्स और उनकी टीम एक एल्गोरिदम डिजाइन करने का प्रयास कर रही है जो व्यक्तियों को अधिक सूचित आहार निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
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ग्लूकोज स्तर की भविष्यवाणी करना
अल्बर्स बताते हैं कि ऐप कैसे काम करता है:" हमारा एल्गोरिथ्म, एक आसान उपयोग ऐप में एकीकृत, खाना खाने से पहले एक विशिष्ट भोजन खाने के परिणामों की भविष्यवाणी करता है, जिससे व्यक्ति भोजन के दौरान बेहतर पोषक विकल्प चुन सकते हैं। "
एल्गोरिथ्म डेटा एसिमिलेशन का उपयोग करता है, एक ऐसी तकनीक जो आधुनिक भविष्य के पूर्वानुमान सहित कई आधुनिक अनुप्रयोगों में लगाई गई है।
विज्ञापनडेटा का आत्मसात नियमित रूप से अद्यतन जानकारी लेती है - जिसमें रक्त शर्करा के माप और पोषण संबंधी जानकारी शामिल होती है - इसे संयुपित करता है, और फिर ग्लूकोज के लिए किसी व्यक्ति की प्रतिक्रिया का एक गणितीय मॉडल बनाता है।
लीना ममेकीना, पीएचडी, सीओएमसी में बायोमेडिकल सूचना विज्ञान के सहायक प्रोफेसर और एक अध्ययन सह-लेखक, बताते हैं: "डेटा असिमलेटर को उपयोगकर्ता के भोजन सेवन और रक्त ग्लूकोज मापन के साथ लगातार अद्यतन किया जाता है, उस व्यक्ति के लिए मॉडल को वैयक्तिकृत करना । "
विज्ञापनअज्ञापनग्लुकोरेक के उपयोगकर्ता किसी विशेष भोजन की तस्वीरों को अपने पोषण संबंधी सामग्री के कुछ अनुमानों के साथ अपलोड कर सकते हैं, साथ में उंगलियों के रक्त के माप के साथ। ऐप बाद में रक्त शर्करा के बाद के स्तरों का तत्काल पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है।
पूर्वानुमानों को उत्पन्न करने से पहले एक सप्ताह के लिए ऐप का उपयोग किया जाना चाहिए
यह डेटा असिमलेटर को यह जानने की अनुमति देता है कि व्यक्तिगत उपयोगकर्ता विभिन्न प्रकार के भोजन का जवाब कैसे देता है समय के साथ अनुमान और पूर्वानुमान को सटीकता के लिए समायोजित किया जाता है।
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यह कितनी अच्छी तरह काम करता है?
आंकड़ों के शुरुआती शोध में पांच व्यक्तियों पर डेटा असिमलेटर की योग्यताएं थीं तीन प्रकार की 2 मधुमेह थी और दो नहीं थे।
विज्ञापनअज्ञापन <99 9> ऐप ने विशेष भोजन के बाद ग्लूकोज के स्तर में परिवर्तन के बारे में भविष्यवाणी की, जो तब वास्तविक ग्लूकोज मापन के साथ तुलना की गई थी।गैर-मधुमेह प्रतिभागियों में, रीडिंग्स वास्तव में वास्तविक ग्लूकोज माप से मेल खाती हैं।
मधुमेह के साथ तीन प्रतिभागियों के लिए, परिणाम कम सटीक थे। शोधकर्ताओं का मानना है कि यह मरीजों या एक पैरामीटर त्रुटि में शारीरिक उतार चढ़ाव के कारण हो सकता है
हालांकि, प्रमाणित मधुमेह प्रशिक्षकों की भविष्यवाणियां "अभी भी तुलनीय" थीं
हालांकि परिणाम सही नहीं हैं, अल्बर्स निराश नहीं हैं इसके बजाय, वे कहते हैं:
"निश्चित रूप से सुधार के लिए जगह है यह मूल्यांकन साबित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि वास्तविक समय के ग्लूकोज अनुमान जनरेट करने के लिए नियमित स्व-निगरानी डेटा का उपयोग करना संभव है, ताकि लोग बेहतर पोषक विकल्प बनाने के लिए उपयोग कर सकें। हम मधुमेह के आत्म-प्रबंधन का एक पहलू बनाने में सक्षम हैं जो कि प्रकार 2 मधुमेह वाले लोगों के लिए लगभग असंभव है। अब हमारा काम ऐप को बेहतर बनाने के लिए डाटा एसिमिलेशन टूल बनाना है। "
अब एक बड़े नैदानिक परीक्षण की योजना बनाई गई है, और शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि ऐप दो वर्षों में व्यापक उपयोग के लिए तैयार होगा।
