OPTIMIZAREA MODELELOR DE PREDICȚIE A HIPOGLICEMIEI PRIN COMBINAREA ALGORITMILOR GENETICI ȘI LEVENBERG-MARQUARDT - USM ADMIN (Studia Universitatis Moldaviae: Stiinte reale si ale naturii)
Această lucrare investighează o metodă de anticipare a episoadelor de hipoglicemie la persoanele cu diabet de tip 1, folosind rețele neuronale artificiale (RNA). Hipoglicemia este o problemă semnicativă care apare adeseori în urma tratamentului intens cu insulină; episoadele nocturne sunt foarte periculoase din cauză că simptomele pot fi adeseori greșit interpretate sau ignorate în timpul somnului și pot evolua către convulsii sau comă chiar și deces. Studiul examinează date de monitorizare continuă a glicemiei pe o perioadă de 3 luni ale cinci persoane diagnosticate cu diabet de tip I. Prin analiza datelor istorice disponibile, metoda propusă antrenează un model de învățare profundă pentru a detecta şabloane care pot semnaliza anticipat riscul de hipoglicemie. De asemenea, cercetarea prezintă o abordare pentru îmbunătățirea sensibilității și specificității predicțiilor prin includerea algoritmilor genetici si Levenberg-Marquardt în procesul de antrenare. Această adaptare refinează precizia predictivă a modelului si înbunătățeste adaptarea dinamică la caracteristicile unice ale fiecărui pacient în parte pentru a îmbunătăți rapiditatea și fiabilitatea predicțiilor sale. Cuvinte-cheie: sisteme de avertizare timpurie pentru diabet, rețele neuronale, algoritmi bio-inspirați, computație evoluționară, inteligență artificială, monitorizare glicemică personalizată.