«`html
Недавние достижения в области самоподписывающихся языковых моделей (SSL) привели к разработке базовых моделей (FMs), которые анализируют обширные биомедицинские данные, улучшая результаты в здравоохранении.
Непрерывный мониторинг уровня глюкозы (CGM) предлагает обширные временные данные о глюкозе, которые могут быть использованы для более широких прогнозов здоровья.
SSL позволяет FMs эффективно анализировать немаркированные данные, улучшая показатели обнаружения в различных медицинских областях, от ретинальных изображений до нарушений сна и патологий.
CGM доказал свою превосходство перед традиционным мониторингом уровня глюкозы по улучшению гликемического контроля и качества жизни.
Модель GluFormer представляет собой значительное достижение в управлении хроническими заболеваниями и улучшении стратегий точной медицины.
GluFormer представляет собой модель на основе трансформера, разработанную для анализа данных CGM от 10 812 участников.
GluFormer продемонстрировал прочную производительность в создании данных CGM и прогнозировании клинических результатов.
Несмотря на свой потенциал, остаются вызовы, включая ограничения набора данных, точность информации о питании и интерпретируемость модели.
«`
