ตัวอย่างบทความหรือแอพที่คล้ายคลึงกันกับโปรเจค ทั้งหมด

DiabTrend

🔍 ฟีเจอร์หลักของ DiabTrend

1. 📷 การรู้จำอาหารและคำนวณคาร์โบไฮเดรตอัตโนมัติ

• ใช้กล้องสมาร์ทโฟนในการรู้จำอาหารมากกว่า 1,300 รายการ

• ประเมินปริมาณอาหารและคำนวณคาร์โบไฮเดรตโดยอัตโนมัติ

• ทำงานได้แบบออฟไลน์ ไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

2. 🤖 การทำนายระดับน้ำตาลในเลือดล่วงหน้า

• ใช้ AI ในการทำนายระดับน้ำตาลในเลือดล่วงหน้าได้ถึง 4 ชั่วโมง

• ช่วยป้องกันภาวะน้ำตาลต่ำหรือสูงเกินไป

• ให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้นในการจัดการโรคเบาหวาน

3. 📊 บันทึกข้อมูลสุขภาพอย่างครอบคลุม

• บันทึกข้อมูลต่าง ๆ เช่น ระดับน้ำตาลในเลือด, การใช้ยา, การรับประทานอาหาร, การออกกำลังกาย, การนอนหลับ, ความดันโลหิต, น้ำหนัก, อัตราการเต้นของหัวใจ และอื่น ๆ

• สามารถบันทึกข้อมูลด้วยเสียงเพื่อความสะดวก

• มีระบบเตือนความจำและการแจ้งเตือนเมื่อระดับน้ำตาลผิดปกติ

4. 🧑‍⚕️ การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ

• มีระบบรายงานสุขภาพที่สามารถแบ่งปันกับแพทย์หรือผู้ดูแลสุขภาพ

• มีฐานข้อมูลสูตรอาหารที่เหมาะสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน

• มีคำแนะนำและข้อมูลการศึกษาเกี่ยวกับการจัดการโรคเบาหวาน

5. 🔗 การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์และแอปพลิเคชันอื่น ๆ

• สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดระดับน้ำตาล เช่น Abbott FreeStyle Libre, Accu-Chek, และอื่น ๆ

• สามารถซิงค์ข้อมูลกับ Apple Health และ Google FitmySugr

---

⚖️ การเปรียบเทียบกับโปรเจคของคุณ

คุณสมบัติ	DiabTrend	โปรเจคของคุณ
การติดตามอาหาร	รู้จำอาหารด้วยกล้องและคำนวณคาร์โบไฮเดรตอัตโนมัติ	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทอาหารและปริมาณเอง
การติดตามการนอน	บันทึกข้อมูลการนอนหลับ	บันทึกระยะเวลาและช่วงเวลาการนอนหลับ
การติดตามความเครียด	ไม่มีการติดตามความเครียดโดยตรง	ผู้ใช้ประเมินระดับความเครียดด้วยตนเอง (คะแนน 1-5)
การติดตามการออกกำลังกาย	บันทึกกิจกรรมทางกายและเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ติดตามกิจกรรม	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทกิจกรรม, ระยะเวลา, ความหนักหน่วงเอง
การทำนายระดับน้ำตาลในเลือด	ใช้ AI ทำนายระดับน้ำตาลล่วงหน้าได้ถึง 4 ชั่วโมง	สามารถพัฒนาโมเดล AI เพื่อทำนายความเสี่ยงในการเป็นเบาหวาน
การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์อื่น ๆ	เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดระดับน้ำตาลและแอปพลิเคชันสุขภาพอื่น ๆ	สามารถพิจารณาเพิ่มการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์และแอปพลิเคชันอื่น ๆ

---

📝 สรุป

DiabTrend เป็นแอปพลิเคชันที่เน้นการบริหารจัดการโรคเบาหวานโดยใช้ AI ในการทำนายระดับน้ำตาลในเลือดและการรู้จำอาหารผ่านกล้องสมาร์ทโฟน อย่างไรก็ตาม แอปนี้ยังไม่มีการติดตามความเครียดโดยตรง ซึ่งเป็นจุดเด่นของโปรเจคของคุณที่รวมการประเมินความเครียดเข้ากับการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการเป็นเบาหวาน

หากคุณสนใจที่จะพัฒนาโปรเจคของคุณให้มีความสามารถคล้ายกับ DiabTrend คุณสามารถพิจารณาเพิ่มฟีเจอร์การรู้จำอาหารด้วยกล้องและการทำนายระดับน้ำตาลในเลือดด้วย AI รวมถึงการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดสุขภาพต่าง ๆ เพื่อเพิ่มความสะดวกและความแม่นยำในการติดตามข้อมูลสุขภาพของผู้ใช้

DiabTrend - Diabetes Diary App - Apps on Google PlayGooglePlay

🔥 Smart application for Personalised Diabetes Management 🤓 | DiabTrend

mySugr

🔍 ฟีเจอร์หลักของ mySugr

1. การบันทึกข้อมูลสุขภาพแบบครบวงจร: สามารถบันทึกข้อมูลระดับน้ำตาลในเลือด, การรับประทานอาหาร, ปริมาณคาร์โบไฮเดรต, การออกกำลังกาย, การใช้ยา และอื่น ๆ ได้ในที่เดียว .

2. การคำนวณปริมาณอินซูลิน (Bolus Calculator): ช่วยคำนวณปริมาณอินซูลินที่เหมาะสมสำหรับมื้ออาหารหรือการปรับระดับน้ำตาลในเลือด (มีให้บริการในบางประเทศ) .

3. การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงผลแบบกราฟิก: มีแดชบอร์ดที่แสดงข้อมูลสถิติต่าง ๆ เช่น ค่าเฉลี่ยระดับน้ำตาลในเลือด, แนวโน้ม และการประเมิน HbA1c โดยประมาณ (eHbA1c) .

4. การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์และแอปพลิเคชันอื่น ๆ: สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือด เช่น Accu-Chek Guide และแอปพลิเคชันสุขภาพอื่น ๆ เช่น Google Fit และ Apple Health .

5. การสร้างรายงานและการแบ่งปันข้อมูล: สามารถสร้างรายงานในรูปแบบ PDF หรือ Excel เพื่อแบ่งปันกับแพทย์หรือผู้ดูแลสุขภาพ .

6. การใช้ภาพถ่ายในการบันทึกอาหาร: สามารถถ่ายภาพอาหารที่รับประทานเพื่อช่วยในการติดตามและวิเคราะห์ผลกระทบต่อระดับน้ำตาลในเลือด .mySugr

---

⚖️ การเปรียบเทียบกับโปรเจคของคุณ

ฟีเจอร์	mySugr	โปรเจคของคุณ
การติดตามอาหาร	บันทึกอาหารและคาร์โบไฮเดรต พร้อมภาพถ่าย	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทอาหารและปริมาณเอง
การติดตามการนอน	ไม่มีการติดตามการนอนโดยตรง	บันทึกระยะเวลาและช่วงเวลาการนอนหลับ
การติดตามความเครียด	ไม่มีการติดตามความเครียดโดยตรง	ผู้ใช้ประเมินระดับความเครียดด้วยตนเอง (คะแนน 1-5)
การติดตามการออกกำลังกาย	บันทึกกิจกรรมทางกายและเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ติดตามกิจกรรม	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทกิจกรรม, ระยะเวลา, ความหนักหน่วงเอง
การทำนายระดับน้ำตาลในเลือด	แสดง eHbA1c โดยประมาณจากข้อมูลที่บันทึก	สามารถพัฒนาโมเดล AI เพื่อทำนายความเสี่ยงในการเป็นเบาหวาน
การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์อื่น ๆ	เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดระดับน้ำตาลและแอปพลิเคชันสุขภาพอื่น ๆ	สามารถพิจารณาเพิ่มการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์และแอปพลิเคชันอื่น ๆ

---

📝 สรุป

mySugr เป็นแอปพลิเคชันที่เน้นการบริหารจัดการโรคเบาหวานโดยการบันทึกข้อมูลสุขภาพต่าง ๆ และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม แอปนี้ยังไม่มีการติดตามความเครียดและการนอนหลับโดยตรง ซึ่งเป็นจุดเด่นของโปรเจคของคุณที่รวมการประเมินความเครียดและการนอนหลับเข้ากับการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการเป็นเบาหวาน.

หากคุณสนใจที่จะพัฒนาโปรเจคของคุณให้มีความสามารถคล้ายกับ mySugr คุณสามารถพิจารณาเพิ่มฟีเจอร์การบันทึกข้อมูลสุขภาพต่าง ๆ และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ตรวจวัดสุขภาพต่าง ๆ เพื่อเพิ่มความสะดวกและความแม่นยำในการติดตามข้อมูลสุขภาพของผู้ใช้.

แอปพลิเคชัน mySugr

Fitterfly

🔍 ฟีเจอร์หลักของ Fitterfly

1. การติดตามระดับน้ำตาลในเลือดแบบเรียลไทม์: เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ Continuous Glucose Monitor (CGM) เพื่อวิเคราะห์ระดับน้ำตาลในเลือดอย่างต่อเนื่อง PMC
2. การวิเคราะห์พฤติกรรมส่วนบุคคลด้วย AI: ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินผลกระทบของอาหาร การออกกำลังกาย ความเครียด และการนอนหลับต่อระดับน้ำตาลในเลือดของแต่ละบุคคล

3. การติดตามอาหารและโภชนาการ: มีฐานข้อมูลอาหารที่ครอบคลุม พร้อมฟีเจอร์การบันทึกอาหารด้วยเสียงและการวิเคราะห์โภชนาการ Apple
4. การติดตามการออกกำลังกาย: สามารถบันทึกกิจกรรมทางกายและเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ติดตามกิจกรรมเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบต่อสุขภาพ

5. การจัดการความเครียดและการนอนหลับ: มีแบบประเมินความเครียดและการนอนหลับ พร้อมวิดีโอแนะนำการทำสมาธิและการบำบัดด้วยศิลปะหรือการเต้นรำ Apple
6. การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ: มีการให้คำปรึกษาแบบ 1:1 กับโค้ชสุขภาพ และการสนับสนุนผ่านแชทในแอปพลิเคชัน Fitterfly HealthTech Pvt Ltd

---

⚖️ การเปรียบเทียบกับโปรเจคของคุณ

ฟีเจอร์	Fitterfly	โปรเจคของคุณ
การติดตามอาหาร	บันทึกอาหารด้วยเสียงและวิเคราะห์โภชนาการ	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทอาหารและปริมาณเอง
การติดตามการนอน	มีแบบประเมินการนอนหลับและวิดีโอแนะนำการปรับปรุงการนอน	บันทึกระยะเวลาและช่วงเวลาการนอนหลับ
การติดตามความเครียด	มีแบบประเมินความเครียดและวิดีโอแนะนำการจัดการความเครียด	ผู้ใช้ประเมินระดับความเครียดด้วยตนเอง (คะแนน 1-5)
การติดตามการออกกำลังกาย	บันทึกกิจกรรมทางกายและเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ติดตามกิจกรรม	ผู้ใช้ป้อนข้อมูลประเภทกิจกรรม, ระยะเวลา, ความหนักหน่วงเอง
การทำนายระดับน้ำตาลในเลือด	ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของพฤติกรรมต่อระดับน้ำตาลในเลือด	สามารถพัฒนาโมเดล AI เพื่อทำนายความเสี่ยงในการเป็นเบาหวาน
การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ	มีการให้คำปรึกษาแบบ 1:1 และการสนับสนุนผ่านแชท	สามารถพิจารณาเพิ่มการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ

---

📝 สรุป

Fitterfly เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการดูแลสุขภาพเมตาบอลิกแบบครบวงจร โดยใช้เทคโนโลยีและการดูแลแบบเฉพาะบุคคลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการโรคเบาหวานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่โปรเจคของคุณเน้นการวิเคราะห์แนวโน้มการเป็นโรคเบาหวานจากพฤติกรรมการใช้ชีวิตประจำวัน เช่น การรับประทานอาหาร การนอนหลับ ความเครียด และการออกกำลังกาย ซึ่งเป็นแนวทางที่สามารถนำมาปรับใช้ร่วมกับแนวคิดของ Fitterfly เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น.

Diabetes Care and Weight Loss programs | Digital Therapeutics India | FitterflyFitterfly HealthTech Pvt Ltd

📊 แหล่งข้อมูล (Dataset ที่ใช้เทรนและประมวลผล)

• Sleep Health and Lifestyle Dataset – วิเคราะห์ข้อมูลการนอน, ความเครียด, การออกกำลังกาย

• Fitness Tracker Dataset – ใช้ข้อมูลกิจกรรม แคลอรี และพลังงานที่ใช้

• Thai FCD (ฐานข้อมูลอาหารไทย) – คำนวณค่าโภชนาการจากอาหาร เช่น น้ำตาลและคาร์โบไฮเดรต

• Diabetes Prediction Dataset (marshalpatel3558) – ใช้ฝึกสอนโมเดลพื้นฐานในการประเมินความเสี่ยง

Machine Learning-based Diabetes Prediction: A Cross-Country Perspective

ภาพรวมของชุดข้อมูลและการใช้งาน

• องค์ประกอบชุดข้อมูล: ชุดข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้ประกอบด้วยข้อมูลจากผู้ป่วยประมาณ 15,000 รายรวมถึงผู้ที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคเบาหวาน บุคคลก่อนเบาหวาน และผู้ป่วยโรคเบาหวานมีค่าคุณสมบัติที่แตกต่างกัน 25 อย่าง เช่น ระดับกลูโคส อินซูลิน BMI ครีเอตินีน คอเลสเตอรอล และไกลโคฮีโมโกลบินเป็นต้น [1] [2]

• แหล่งข้อมูล: ชุดข้อมูลหลักได้รับจากศูนย์วินิจฉัยยอดนิยมนอกจากนี้ยังมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมจากชุดข้อมูลเบาหวานอินเดีย PIMA ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งรวมถึงผู้ป่วย 768 รายและชุดข้อมูลจากโรงพยาบาลในแฟรงก์เฟิร์ตประเทศเยอรมนีพร้อมข้อมูลจากผู้ป่วย 2000 คน [3]

ผลการศึกษา

• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง: มีการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ต่างๆเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูล รวมถึง Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines และอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น AdaBoost, CatBoost, Gradient Boosting และ XGBoostผลลัพธ์บ่งชี้ว่าอัลกอริทึมการกระตุ้นทำงานได้ดีเป็นพิเศษในการทำนายโรคเบาหวานตามชุดข้อมูลบังกลาเทศ [4]

• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: การศึกษาเน้นว่าการเพิ่มอัลกอริทึมจะจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่ประสิทธิภาพการทำนายที่ดีขึ้นแบบจำลองพื้นฐาน เช่น Random Forests และ Decision Trees ยังแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าพอใจ [4]

ข้อดีและข้อเสีย

• ข้อดี:

• การตรวจจับในช่วงต้น: การใช้อัลกอริทึม ML ช่วยให้สามารถตรวจพบโรคเบาหวานได้เร็วซึ่งมีความสำคัญต่อการจัดการโรคและลดความเสี่ยงต่อสุขภาพที่เกี่ยวข้อง [4]

• การวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย: มุมมองข้ามประเทศของการศึกษาวิเคราะห์ข้อมูลจากบังกลาเทศอินเดียและเยอรมนีช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับการคาดการณ์โรคเบาหวานในประชากรที่แตกต่างกัน [5]

• ข้อเสีย:

• ข้อ จำกัด ของข้อมูล: การศึกษาเผชิญกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่มีฉลากซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล ML ที่ถูกต้องความเป็นตัวแทนของชุดข้อมูลก็เป็นเรื่องที่น่ากังวลเช่นกันเนื่องจากจำกัดเฉพาะภูมิภาคเฉพาะ [6] [5]

• ความไม่สมดุลของคลาส: ชุดข้อมูลแสดงความไม่สมดุลของคลาส โดยมีจำนวนผู้ป่วยโรคเบาหวานสูงกว่าเมื่อเทียบกับกรณีก่อนเบาหวานและผู้ป่วยปกติความไม่สมดุลนี้อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล ML บางรุ่น [3]

ข้อสรุป

ชุดข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้เป็นพื้นฐานที่ครอบคลุมสำหรับการทำนายโรคเบาหวานโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในขณะที่ผลลัพธ์จะแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของโมเดลต่างๆ การศึกษายังยอมรับข้อ จำกัด ที่เกี่ยวข้องกับความพร้อมใช้งานและความเป็นตัวแทนของข้อมูลการวิจัยในอนาคตควรมุ่งเน้นไปที่การรวมชุดข้อมูลที่หลากหลายและจัดการกับความท้าทายเหล่านี้เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย

https://ieeexplore.ieee.org/document/10212596ieeexplore.ieee.org

Physical Activity and Psychological Stress Detection and Assessment of Their Effects on Glucose Concentration Predictions in Diabetes Management

ภาพรวมของกระดาษ

บทความกล่าวถึงแนวทางใหม่ในการปรับปรุงการจัดการโรคเบาหวานโดยการเพิ่มแบบจำลองการทำนายความเข้มข้นของกลูโคส (GC) ผ่านการรวมข้อมูลการออกกำลังกาย (PA) และความเครียดทางจิตใจเฉียบพลัน (APS)การศึกษาเน้นถึงความสำคัญของการทำนายระดับกลูโคสอย่างถูกต้องเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการวางแผนอาหาร กิจกรรม และการให้ยาอินซูลิน

ชุดข้อมูลที่ใช้

• ชุดข้อมูลประกอบด้วยการทดลองทางคลินิกที่ดำเนินการกับบุคคล 12 คนที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคเบาหวานประเภท 1 (T1D)

• รวบรวมข้อมูลโดยใช้ระบบ Dexcom G5 Continuous Glucose Monitoring (CGM) และสายรัดข้อมือ Empatica E4 ซึ่งวัดสัญญาณทางสรีรวิทยาต่างๆ เช่น การนำไฟฟ้าของผิวหนัง ชีพจรปริมาณเลือด และการเคลื่อนไหว

• การทดลองรวมถึงทั้งเงื่อนไข PA และ APS โดยมีกิจกรรมเฉพาะเช่นลู่วิ่งและการออกกำลังกายจักรยานนิ่งตลอดจนการทดสอบความเครียดทางจิต

ผลลัพธ์

• การศึกษาพบว่าการรวมข้อมูล PA และ APS ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ GC อย่างมีนัยสำคัญ

• ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทลึกที่มีหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวมีความแม่นยำในการจำแนกประเภท 94.8% สำหรับการจำแนกสถานะทางกายภาพ และข้อผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAE) สำหรับค่าใช้จ่ายพลังงานโดยประมาณต่ำเพียง 0.25 MET

• ผลลัพธ์บ่งชี้ว่าแบบจำลองที่รวมข้อมูล PA และ APS ได้ผลดีกว่าแบบจำลองที่กำหนดในการทำนายระดับกลูโคส โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการคาดการณ์ระยะสั้น

วิธีการใช้งาน

• ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นเพื่อทำนายระดับกลูโคสในผู้ป่วย T1D ได้ดีขึ้นโดยพิจารณาข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอุปกรณ์สวมใส่ได้

• การรวมอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลทางชีวภาพสามารถอำนวยความสะดวกในระบบส่งอินซูลินอัตโนมัติช่วยเพิ่มการจัดการโรคเบาหวานโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลด้วยตนเองจากผู้ป่วย

ข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี:

• ปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย: การรวมข้อมูล PA และ APS นำไปสู่การคาดการณ์กลูโคสที่แม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งสามารถปรับปรุงการจัดการโรคเบาหวานได้

• ศักยภาพอัตโนมัติ: การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตัดสินใจในการใช้ยาอินซูลินเป็นไปโดยอัตโนมัติ ลดความจำเป็นในการปรับด้วยตนเอง

• การตรวจสอบแบบเรียลไทม์: อุปกรณ์ที่สวมใส่สามารถตรวจสอบอย่างต่อเนื่องช่วยให้สามารถแทรกแซงได้ทันเวลาตามการเปลี่ยนแปลงทางสรีรวิทยา

ข้อเสีย:

• ความซับซ้อนของการใช้งาน: การพัฒนาและบูรณาการโมเดลขั้นสูงเหล่านี้อาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญและทรัพยากรทางเทคนิคที่สำคัญ

• ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: การตรวจสอบและการรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องทำให้เกิดปัญหาความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อน

• การพึ่งพาเทคโนโลยี: การพึ่งพาอุปกรณ์สวมใส่และอัลกอริทึมอาจไม่สามารถทำได้สำหรับผู้ป่วยทุกคนโดยเฉพาะผู้ป่วยที่ไม่สะดวกสบายกับเทคโนโลยี

โดยสรุป บทความนี้นำเสนอแนวทางที่มีแนวโน้มในการจัดการโรคเบาหวานโดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลทางชีวภาพเพื่อเพิ่มการคาดการณ์ความเข้มข้นของกลูโคส โดยมีทั้งข้อดีและความท้าทายที่ต้องพิจารณาในการใช้งานในทางปฏิบัติ

https://ieeexplore.ieee.org/document/9314257ieeexplore.ieee.org