Das Ziel dieses Projekts ist die fr\u00fchzeitige Erkennung hypoglyk\u00e4mischer Anf\u00e4lle, um Betroffene rechtzeitig zu alarmieren und schwerwiegende Folgen zu verhindern. Hypoglyk\u00e4mie ist ein Zustand der Unterzuckerung, der zur Bewusstlosigkeit, zum Koma und im schlimmsten Fall zum Tod f\u00fchren kann. Patienten mit Typ 1 Diabetes sind besonders gef\u00e4hrdet, da sie auf externes Insulin angewiesen sind, dessen unangemessene Dosierung leicht zu einem niedrigen Blutzuckerspiegel f\u00fchren kann.<\/p>\n\n\n\n
KI-Methoden k\u00f6nnen hierbei potenzielle hypoglyk\u00e4mische Anf\u00e4lle durch die Analyse historischer Datenmuster erkennen. Als Eingabewerte f\u00fcr die maschinellen Lernverfahren k\u00f6nnen kontinuierlich gemessene Glukosewerte und weitere physiologische Daten wie die Herzrate genutzt werden. Unsere Professur forscht zun\u00e4chst an der pr\u00e4zisen Klassifizierung des Risikos bis zu zwei Stunden vor der Hypoglyk\u00e4mie. Im n\u00e4chsten Schritt werden l\u00e4ngere Vorhersagezeitr\u00e4ume von bis zu 24 Stunden betrachtet, um kurzzeitige Risiken, postprandiale Hypoglyk\u00e4mien, n\u00e4chtliche Hypoglyk\u00e4mien und durch erh\u00f6hte Aktivit\u00e4t induzierte Hypoglyk\u00e4mien zu erkennen. Das Projekt zielt darauf ab, personalisierte Ans\u00e4tze zu entwickeln, die sich an individuelle Daten, das Alter und das spezifische Verh\u00e4ltnis der Individuen anpassen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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