CGMformer
一种仅凭连续血糖监测仪(CGM)记录学习模式的AI模型,是与新近推出的GlucoFM相比较的上一代模型。
简单来说
CGMformer是一种AI模型,它只依靠贴在皮肤下的小型血糖传感器每隔几分钟测得的血糖数值记录,在没有标准答案的情况下自行学习其中的模式。
血糖曲线其实混合了两种不同的信号:一天之内缓慢起伏的大趋势,以及进食或活动时瞬间跳动的短期波动。CGMformer把这条曲线当作一整条连续的线来读取。这就好比看天气记录时,把季节变化的大趋势和突然下的一阵雨混在一起、当作同一条线来看。
这种方式在处理血糖信号的早期尝试中具有一定意义,但存在局限:无法把缓慢的趋势和短期波动区分开来。之后出现的模型则尝试把这两者分开学习,以此加以改进。
在报道中是这样出现的
文章提到,"CGMformer、GluFormer、CGM-GPT等既有的CGM基础模型,都把血糖信号当作单一的表示流来处理,因而无法区分缓慢的基线模式和短期波动。"这里容易被误解的一点是,CGMformer并不是这次新推出的谷歌模型,而是作为比较对象被提及的上一代模型。