Rendimiento de modelos de aprendizaje profundo en escenarios con pacientes diabéticos reales y simulados - Pereira-Pontón, José Miguel (My University, 2024)
En este estudio, se investigó el desempeño de seis modelos de aprendizaje profundo para la predicción de glucosa en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 1, aplicado tanto en casos clínicos como en casos simulados. Se evaluaron diferentes configuraciones de capas RNN, LSTM y GRU, así como combinaciones de estas capas. Se analizó el impacto de emplear diferente tamaño de ventana histórica y diferente horizonte de predicción. Los resultados revelaron que las ventanas históricas de 60 y 90 minutos tuvieron un mejor rendimiento en la predicción, y el horizonte de predicción de 15 minutos fue el más eficiente. La combinación de la capa LSTM y GRU mostró el mejor resultado en términos de precisión, según el análisis del RMSE y del análisis de error de Clarke. Además, se observó que los modelos entrenados con datos reales pudieron alcanzar una ventaja significativa a los modelos entrenados con datos simulados.
n this study, the performance of six deep learning models for glucose prediction in patients with Type 1 Diabetes Mellitus was investigated, applied to both clinical and simulated cases. Different configurations of RNN, LSTM, and GRU layers, as well as combinations of these layers, were evaluated. The impact of using different window sizes for the historical data and different prediction horizons was analyzed. The results revealed that historical windows of 60 and 90 minutes performed better in the prediction, with a prediction horizon of 15 minutes being the most efficient. The combination of LSTM and GRU layers showed the best result in terms of accuracy, as assessed by RMSE and Clarke error analysis. Furthermore, it was observed that models trained with real data had a significant advantage over models trained with simulated data
Keywords: diabetes Mellitus Tipo 1; glucosa; aprendizaje profundo; predicción; redes neuronales recurrentes; Máster Universitario en Inteligencia Artificial