혈당 패턴 예측 모델 GlucoPatternNet

#혈당관리 #당뇨 #AI #라라크루

혈당에 관한 이야기를 좀 더 친숙하게 사람들에게 전달 할 수 있을까?

AI를 활용해 연구 하는 내용을 End to End 서비스로 환자들에게 재밌게 다가가도록 하기 위해서 혈당 패턴을 16가지로 구분해보았다.


이 16가지는 MBTI에서 성격 유형을 구분할때 많이 활용되는 점에서 착안하여, 혈당 또한 비슷하게 분류하면 사람들에게 친숙하지 않을까?


GlucoPatternNet 모델 간략 정리


GlucoPatternNet은 CGM(연속혈당측정) 데이터를 기반으로 환자의 혈당 패턴을 4개의 해석 가능한 축(4-axis)으로 분해하고, 그 조합을 통해 16가지 GlucoType phenotype으로 분류하는 AI 모델이다

이 모델의 핵심은 단순히 혈당 수치를 예측하는 것이 아니라, 혈당 패턴의 구조를 해석 가능한 임상 언어로 바꾸는 것에 있다.

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4개의 핵심 axis

GlucoPatternNet은 혈당 패턴을 아래 4개 축으로 분류된다.

1. Postprandial Spike : 식후 혈당이 얼마나 크게 상승하는가

2. Circadian Pattern : 혈당이 야간 우세인지, 주간 우세인지

3. Glycemic Variability : 혈당 변동성이 얼마나 큰가

4. Recovery Dynamics : 혈당 상승 후 얼마나 빠르게 회복되는가


각 axis는 다시 두 가지 상태를 가지며, 4개 축을 조합하면 16가지 phenotype이 생성된다.

Postprandial Spike → E / I

Circadian Pattern → N / S

Glycemic Variability → F / T

Recovery Dynamics → P / J


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본 AI모델을 만들어 가는 과정을 앞으로 계속 브런치로 게시할 예정이다.
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