Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Electronic Archive o...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Модель неінвазивного глюкометра на базі машинного навчання

Модель неінвазивного глюкометра на базі машинного навчання

Abstract

Актуальність: застосування штучного інтелекту в системах постійного моніторингу рівня глюкози має велике значення для покращення управління цукровим діабетом. Розвиток штучного інтелекту в системах постійного моніторингу рівня глюкози може допомогти вдосконалити алгоритми прогнозування та реагування на зміни рівня глюкози, забезпечуючи більш ефективний та індивідуалізований підхід до лікування цукрового діабету. Мета: дослідження та розробка системи постійного моніторингу рівня глюкози з використанням штучного інтелекту. Для досягнення мети поставлено наступні задачі: 1. Проаналізувати існуючі моделі та алгоритми штучного інтелекту, що застосовуються у сфері медичного моніторингу. 2. Вивчити принципи функціонування та особливостей роботи сучасних систем постійного моніторингу рівня глюкози. 3. Розробити та оптимізувати алгоритми обробки та аналізу даних, зібраних від сенсорів моніторингу глюкози. 4. Впровадити методи машинного навчання для прогнозування тенденцій зміни рівня глюкози та виявлення аномальних показників. 5. Оцінити ефективність та надійність розроблених алгоритмів на клінічних даних з метою їх подальшого використання у практиці.

Keywords

система моніторингу глюкози, machine learning, glucose monitoring system, штучний інтелект, постійний моніторинг глюкози, continuous glucose monitoring, алгоритми прогнозування, машинне навчання, artificial intelligence, prediction algorithms

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Green
Related to Research communities