한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

트랜스포머 모델을 이용한 미래 혈당 예측 모델 개발

Development of blood glucose prediction model using transformer model

  • 김서희 (순천향대학교 ICT융합학과) ;
  • 김대연 (순천향대학교 천안병원 내분비대사 내과) ;
  • 우지영 (순천향대학교 ICT융합학과)
  • Seohee Kim (Dept. of ICT Convergence, Soonchunhyang University) ;
  • DaeYeon Kim (Dept. of Endocrinology, Soonchunhyang University, Cheonan Hospital) ;
  • JiYoung Woo (Dept. of ICT Convergence, Soonchunhyang University)
  • 발행 : 2024.01.17
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초록

본 연구에서는 순천향대학교 천안병원에서 제2형 당뇨병 입원 환자를 대상으로 연속 혈당 측정기(CGM)를 통해 일주일 동안 수집된 101명의 혈당치 데이터를 사용하였다. 혈당치의 120분 동안 수집된 데이터를 기반으로 30분 후의 혈당치를 예측하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 이는 트랜스포머의 인코더 모델만을 사용한 거보다 성능이 평균 제곱근 오차 (RMSE) 기준 약 4배 정도 향상하였으며, 이는 트랜스포머의 디코더 모델이 성능 향상에 효과적임을 보인다.

키워드

과제정보

본 연구는 한국연구재단의 지역대학우수과학자지원사업 (2020R1I1A3056858)의 연구결과로 수행되었음

참고문헌

  1. Korean Diabetes Association, Diabetes Fact Sheet 2022, https://www.diabetes.or.kr/bbs/?code=fact_sheet
  2. S.M Lee et al. Glucose transformer: Forecasting glucose level and events of hyperglycemia and hypoglycemia. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 27(3):1600-1611, 2023.
  3. R. Sergazinov et al. Gluformer: Transformer- based personalized glucose forecasting with uncertainty quantification. In ICASSP 2023-2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pages 1-5, 2023.
  4. D.Y Kim et al. Continuous glucose measurement for inpatient with type 2 diabetes. IEEE Dataport, 2023.
  5. A. Vaswani et al., "Attention is all you need", Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst., pp.6000-6010, 2017.