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摘要在血糖预测的领域中，文献上有足够的算法，这些算法表现出在葡萄糖管理中的潜力。然而，这些命题面临着许多机器学习算法常见的问题：数据集的重复使用（过度拟合）和孤立地开发算法的趋势，与实际情况分离。加剧了这些挑战是，许多胰岛素泵供应商和连续的葡萄糖监测器供应商使用封闭和专有协议，从而限制了研究人员的数据访问以及部署复杂的多变量优化器的能力。本研究试图通过设计软件开发套件来弥合理论算法及其实际应用之间的差距。该套件从连续的葡萄糖监测器，碳水化合物摄入量，胰岛素管理系统中的胰岛素传递以及诸如体育活动，压力和可穿戴设备的睡眠等指标中收集实时数据。我们的方法论利用了与苹果健康和各种可穿戴设备集成的开源胰岛素管理系统，循环。尽管通过各种通信协议进行导航以将这些设备链接出来，但我们成功地汇总了一个全面的数据集来进行血糖预测。为了强调我们软件开发套件的实用性，我们在该平台上执行了技术证明，说明了实时，个性化的，数据驱动的多元血糖预测。我们希望我们的平台可以有助于将机器学习算法从技术发展转变为具有现实世界中有益于血糖管理的可行工具。它为研究人员提供了一个基础，以在更具动态，数据丰富的环境中完善其预测算法和决策支持系统。
实时多元血糖预测的移动软件开发套件
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