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摘要 - 以餐后的血糖水平超过正常范围的标志性的植物性高血糖，这是在糖尿病和健康个体中向2型糖尿病进展的关键指标。饮食后了解血糖动力学的关键指标是曲线下的餐后区域（PAUC）。根据人的饮食和活动水平预测PAUC，并解释什么影响餐后血糖可以使人可以相应地调整其生活方式以维持正常的葡萄糖水平。在本文中，我们提出了葡萄糖，这是一种可解释的机器学习，以预测饮食，活性和最近的葡萄糖模式中的PAUC和高血糖。我们对10个全职工作人员进行了为期五周的用户研究，以开发和评估计算模型。我们的机器学习模型采用多模式数据，包括空腹葡萄糖，近期葡萄糖，最近的活性和大量营养素量，并提供了可解释的餐后葡萄糖模式的预测。我们对收集到的数据的广泛分析表明，训练有素的模型达到了0.123的归一化均方根误差（NRMSE）。平均而言，带有随机森林主链的葡萄糖素比基线模型可获得16％的结果。此外，血糖素可以准确地预测高血糖率74％，并建议通过不同的反事实解释来帮助避免高血糖。可用代码：https：//github.com/ab9mamun/glucolens。
葡萄糖：可解释的餐后血糖预测和体育锻炼
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