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J-GLOBAL ID：201902258235830175   整理番号：19A0524185

1型糖尿病支援のためのハイブリッドクラスタリング予測:シナリオプロファイル分析に基づく意思決定支援システムに向けて【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Clustering Prediction for Type 1 Diabetes Aid: Towards Decision Support Systems Based upon Scenario Profile Analysis

著者 (4件)： Contreras I. ,  Vehi J. ,  Visentin R. ,  Vettoretti M.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CHASE  ページ： 64-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1型糖尿病患者は,適切な血糖コントロールを達成する能力を劇的に低下させる大きな変動性を示す。ライフスタイルと生理学的因子は,可能な限り多くの有害事象を予防するためのいくつかの予測能力を必要とするそれらの処理に非常に影響する。これらの患者の特徴的プロファイルの同定は,それらが直面する特定のシナリオにおける治療の精度の改善をもたらすであろう。本研究は,血糖プロファイルの分類器と血糖値の予測因子を組み合わせた臨床意思決定支援システムの概念証明を提示する。システムは与えられたシナリオに従ってデータプロファイルを同定し,血糖レベルを予測するためにこれらのシナリオに基づいて予測モデルを生成することを目的とした。実験は,1型糖尿病患者の異なる特性プロファイルをシミュレーションすることにより,in silicoで行い,アプローチの実現可能性を証明した。この方法に基づく臨床意思決定支援システムは,患者の状態と患者が直面する状況に従って,1型糖尿病患者を治療に支援することができた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 生理学 ,  *1型糖尿病 ,  *意思決定支援システム ,  ライフスタイル ,  *予測 ,  血糖 ,  予測モデル
準シソーラス用語： in silico ,  臨床意思決定支援システム ,  予測因子 ,  血糖値 ,  予測能力 ,  有害事象 ,  血糖コントロール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 1型糖尿病 ,  支援 ,  クラスタリング ,  予測 ,  シナリオ ,  プロファイル ,  分析 ,  意思決定支援システム