Diabetes-App entwickelt, um Blutzuckerspiegel nach jeder Mahlzeit

Für Menschen mit Typ-2-Diabetes kann die Kontrolle des Blutzuckerspiegels eine tägliche Herausforderung sein.

Die Einführung einer neuen algorithmusbasierten App könnte diesen Stress jedoch bald ausgleichen.

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Es muss noch viel Arbeit in diesem Prozess geleistet werden, aber die Idee hinter der personalisierten Technologie ist es, die Auswirkungen jeder Mahlzeit auf den Blutzuckerspiegel eines Benutzers vorherzusagen.

Typ-2-Diabetes betrifft jetzt mehr als 29 Millionen Menschen in den Vereinigten Staaten. Von weiteren 86 Millionen Erwachsenen wird angenommen, dass sie einen Prädiabetes haben, der sich zu Typ-2-Diabetes entwickeln kann, wenn Änderungen des Lebensstils nicht umgesetzt werden.

Bei Typ-2-Diabetes besteht ein ständiger Bedarf, die Nahrungsaufnahme zu überwachen, um sicherzustellen, dass der korrekte Blutzuckerspiegel aufrechterhalten wird.

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Wenn die Werte für längere Zeit zu hoch sind, können schwerwiegende gesundheitliche Komplikationen auftreten.

Medikamente werden verabreicht, um die Schwankungen des Zuckerspiegels zu kontrollieren, aber auch Bewegung und Ernährung spielen eine wichtige Rolle.

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Obwohl der Einfluss bestimmter Nahrungsmittel auf den Glukosespiegel geschätzt werden kann, ist dies keine exakte Wissenschaft.

Die Auswirkungen können von Person zu Person sehr unterschiedlich sein, und sie können sogar innerhalb einer Person variieren, abhängig von einer Reihe von Faktoren.

Ein Bericht, der diese Woche in PLOS Computational Biology veröffentlicht wurde, erklärt, wie eine Gruppe von Wissenschaftlern einen Algorithmus in eine App namens Glucoracle integriert hat, die ein Stück weit zur Lösung dieses Problems beiträgt.

David Albers, Ph. D., wissenschaftlicher Mitarbeiter in biomedizinischer Informatik am Columbia University Medical Center (CUMC) in New York und Hauptautor der Studie, erklärt: "Selbst unter fachkundiger Anleitung ist es schwierig für die Menschen, das zu verstehen echte Auswirkungen ihrer Ernährungsgewohnheiten, insbesondere auf einer Mahlzeit zu Mahlzeit Basis. "

Um dieses Problem anzugehen, versuchen Albers und sein Team, einen Algorithmus zu entwickeln, der den Menschen helfen kann, fundiertere Ernährungsentscheidungen zu treffen.

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Vorhersage des Blutzuckerspiegels

Albers erklärt, wie die App funktioniert:" Unser Algorithmus, integriert in eine einfach zu bedienende App , prognostiziert die Konsequenzen des Verzehrs einer bestimmten Mahlzeit, bevor das Essen gegessen wird, so dass die Individuen während der Mahlzeiten bessere Ernährungsgewohnheiten treffen können. "

Der Algorithmus verwendet die Datenassimilation, eine Technik, die in einer Reihe moderner Anwendungen, einschließlich Wettervorhersagen, verwendet wird.

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Die Datenassimilation benötigt regelmäßig aktualisierte Informationen - einschließlich Blutzuckermessungen und Nährstoffinformationen -, vergleicht sie und erstellt dann ein mathematisches Modell der Reaktion eines Individuums auf Glukose.

Lena Mamykina, Ph.D., Assistenzprofessorin für Biomedizinische Informatik am CUMC und Co-Autorin einer Studie, erklärt: "Der Datenassimilator wird ständig mit der Nahrungsaufnahme und den Blutzuckermessungen des Benutzers aktualisiert und personalisiert das Modell für diese Person . "

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Benutzer von Glucoracle können Bilder einer bestimmten Mahlzeit mit groben Schätzungen ihres Nährstoffgehaltes hochladen, zusammen mit Blutwerten der Fingerbeere. Die App kann dann eine sofortige Vorhersage des Blutzuckerspiegels nach der Mahlzeit liefern.

Die App muss eine Woche lang verwendet werden, bevor sie mit der Erstellung von Vorhersagen beginnt.

Dies ermöglicht dem Datenassimilator zu lernen, wie der einzelne Benutzer auf verschiedene Arten von Lebensmitteln reagiert. Die Schätzung und Prognose werden dann im Zeitverlauf auf ihre Genauigkeit angepasst.

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Wie gut funktioniert es?

Erste Untersuchungen zu den Fähigkeiten des Datenassimilators wurden an fünf Personen durchgeführt. Drei hatten Typ-2-Diabetes und zwei nicht.

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Die App machte Vorhersagen über Änderungen der Glukosespiegel nach einer bestimmten Mahlzeit, die dann mit den tatsächlichen Glukosemessungen verglichen wurden.

Bei den Nichtdiabetikern stimmten die Messwerte ziemlich genau mit den echten Glukosemessungen überein.

Für die drei Teilnehmer mit Diabetes waren die Ergebnisse weniger genau. Die Forscher glauben, dass dies auf physiologische Fluktuationen bei den Patienten oder einen Parameterfehler zurückzuführen sein könnte.

Die Vorhersagen waren jedoch "immer noch vergleichbar" mit denen von zertifizierten Diabetes-Pädagogen.

Obwohl die Ergebnisse nicht perfekt sind, ist Albers nicht entmutigt. Stattdessen sagt er:

"Es gibt sicherlich Raum für Verbesserungen. Diese Evaluierung sollte beweisen, dass es möglich ist, mithilfe von routinemäßigen selbstüberwachenden Daten Glukoseprognosen in Echtzeit zu erstellen, mit denen die Menschen bessere Ernährungsgewohnheiten treffen können. Wir sind in der Lage, einen Aspekt der Diabetes-Selbstverwaltung zu schaffen, der für Menschen mit Typ-2-Diabetes kaum mehr beherrschbar ist. Jetzt ist es unsere Aufgabe, das Datenassimilationstool noch leistungsfähiger zu machen. "

Eine größere klinische Studie ist nun geplant, und die Forscher hoffen, dass die App in zwei Jahren zur breiten Nutzung bereit sein wird.