BIDET, Stéphane,CALECA, Nicolas,REHN, Mickael,DE LA BROSSE, Lucas,CAMALON, Thibault
申请号：
EPEP2018/097088
公开号：
WO2019/129857A1
申请日:
2018.12.28
申请国别(地区):
EP
年份:
2019
代理人:
摘要：
Method for predicting glycemia of a patient including the steps of: Retrieving a data set (2) of dated glycemia measured up to the time t on the patient； Retrieving a quantity of insulin (5) injected in the patient； Retrieving a quantity of glucose (6) ingested by the patient； Generating, by a pharmacokinetic pre-processing device (20), an insulin blood concentration signal (21) and a carbs rate of appearance signal (22), from the glycemia data set (2), the quantities of injected insulin (5) and ingested glucose (6), Predicting by at least one Neural Network at least one glycemia (41) at prediction time t+Δΐ from the glycemia data (2) and from the signals generated (21) (22), the neural network being a Recurrent Neural Network able to keep in memory at each iteration information from any previous iteration.L'invention concerne un procédé de prédiction de la glycémie d'un patient qui comprend les étapes consistant à : récupérer un ensemble de données (2) de la glycémie datée mesurée jusqu'au temps t sur le patient； récupérer une quantité d'insuline (5) injectée dans le patient； récupérer une quantité de glucose (6) ingérée par le patient； générer, par un dispositif de prétraitement pharmacocinétique (20), un signal (21) de concentration sanguine d'insuline et un signal (22) d'un taux d'apparition de glucides, à partir de l'ensemble de données (2) de glycémie, des quantités d'insuline injectée (5) et de glucose ingéré (6), prédire par au moins un réseau de neurones artificiels au moins une glycémie (41) à un temps de prédiction t+Δΐ à partir des données de glycémie (2) et à partir des signaux (21) (22) générés, le réseau de neurones artificiels étant un réseau de neurones artificiels bouclé pouvant garder en mémoire, à chaque itération, des informations provenant de toute itération précédente.
