Современные подходы машинного обучения в прогнозе сахарного диабета второго типа

С 1990 по 2022 годы число людей с диабетом выросло с 200 до 830 миллионов. Большая часть приходится на инсулиннезависимый диабет 2 типа. Болезнь часто приводит к тяжёлым осложнениям: слепоте, почечной недостаточности, инфаркту, инсульту, ампутациям конечностей. По оценкам ВОЗ, в 2021 году от диабета и заболеваний почек умерло более двух миллионов человек. Глобальные расходы на здравоохранение, связанные с диабетом в целом, оценивались в 966 миллиардов долларов США в 2021 году и, по прогнозам, достигнут 1.05 миллиарда долларов США к 2045 году. Ранняя диагностика и индивидуальный подход к лечению помогают замедлить прогрессирование болезни и снизить риск сосудистых осложнений. На ранних стадиях изменение образа жизни может привести к длительной нормогликемии без применения лекарств. Одной из ключевых проблем остаётся профилактика гипогликемии, особенно ночной, которая может приводить к опасным осложнениям. Использование данных непрерывного мониторинга и алгоритмов машинного обучения позволяет прогнозировать риск гипогликемии с учётом индивидуальных особенностей пациента. Современные модели искусственного интеллекта строятся на анализе больших массивов данных. Решение задачи несбалансированности выборки повышает надёжность прогнозов. Для дальнейшего прогресса необходимо развитие больших библиотек данных и безопасных систем обмена информацией между устройствами мониторинга и приложениями. Применение таких технологий повышает эффективность терапии и качество жизни пациентов. Настоящий обзор освещает перспективы применения алгоритмов искусственного интеллекта в мониторинге и прогнозировании диабета.