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摘要 - 大约三分之一的2型糖尿病患者（T2D）升级为基础胰岛素注射。基底胰岛素剂量被滴定以实现一个不高血糖风险的严重血糖靶标。在护理标准（SOC）中，滴定基于间歇性禁食血糖（FBG）的调查。缺乏依从性和FBG测量中的日常变异性是现有胰岛素滴定程序的限制因素。我们提出了一种自适应退化的地平线控制策略，其中识别出葡萄糖 - 胰岛素空腹模型并用于预测最佳的基础胰岛素剂量。使用新的UVA虚拟实验室（UVLAB）评估了该算法在Silico实验中评估，并与一组与临床数据相匹配的T2D头像（NCT01336023）。与SOC相比，我们表明，这种控制策略可以更快地实现相同的葡萄糖靶标（在第8周时）和更安全（低血糖保护和对缺失FBG测量的鲁棒性）。Specifically, when insulin is titrated daily, a time-in-range (TIR, 70–180 mg/dL) of 71.4 ± 20.0% can be achieved at week 8 and maintained at week 52 (72.6 ± 19.6%) without an increased hypoglycemia risk as measured by time under 70 mg/dL (TBR, week 8: 1.3 ± 1.9% and week 52: 1.2与SOC相比（第8：59.3±28.0％和周的TIR相比，±1.9％）。这种方法可以潜在地减少治疗惯量和处方复杂性，从而改善使用基底胰岛素注射的T2D血糖结果。
对内存系统实际处理的机器学习培训的实验评估
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