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Estimation of insulin based on reinforcement learning

机译:基于钢筋学习的胰岛素估算

摘要

The optimal insulin to be delivered by an insulin infusion pump is determined by using a reinforcement learning algorithm aiming to the personalized glucose regulation. The algorithm optimizes the daily basal insulin rate and insulin: carbohydrate ratio for each patient, on the basis of his/her measured glucose profile. The proposed algorithm is able to learn in real-time patient-specific characteristics captured in the daily glucose profile and provide individualized insulin treatment. An automatic and personalized tuning method contributes in the optimisation of the algorithm's performance.
机译:通过使用针对个性化血糖调节的增强学习算法来确定通过胰岛素输液泵递送的最佳胰岛素。该算法优化每日基础胰岛素率和胰岛素:每个患者的碳水化合物比,基于他/她的测量葡萄糖型材。所提出的算法能够在日常血糖型材中捕获的实时患者特异性特征,并提供个体化的胰岛素治疗。自动和个性化的调谐方法有助于优化算法的性能。

著录项

  • 公开/公告号US10937536B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UNIVERSITÄT BERN;

    申请/专利号US201716318015

  • 申请日2017-07-14

  • 分类号G16H20/17;G16H50/50;G16H50/20;G06N20;A61B5/145;A61B5;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 17:26:03

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