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一种基于模拟推理的1型糖尿病实时数字孪生系统

Trung-DungHoang(),AlceuBissoto,VihangkumarV.Naik,

TimFlühmann,ArtemiiShlychkov,JoseGarcia-Tirado,and

LisaM.Koch()

UniversityofBern,Switzerland

DepartmentofDiabetes,Endocrinology,NutritionalMedicineandMetabolism,

Inselspital,BernUniversityHospital,UniversityofBern,Switzerland

DiabetesCenterBerne,Switzerland

UniversityofTübingen,Germany

本{trung.hoang,lisa.koch}@unibe.ch

译

中

摘要准确估计生理模型的参数对于实现可靠的数字孪生至关重要。对于1

2

v型糖尿病，由于葡萄糖-胰岛素相互作用的复杂性，这特别具有挑战性。基

0于马尔可夫链蒙特卡罗的传统方法在高维参数空间中苦苦挣扎，并且在推

4理时从头拟合参数，导致速度慢且计算成本高昂。在这项研究中，我们提

7

1出了一种基于模拟的推理方法，该方法基于神经后验估计，能够高效地捕

0捉进餐、胰岛素和血糖水平之间的复杂关系，提供更快、摊销后的推理。我

.

7们的实验表明，SBI不仅在参数估计方面优于传统方法，而且更好地泛化

01

5到未见条件，提供具有可靠不确定性量化的真实时间后验推理。

2

:

v

i1介绍

x

r

a

1型糖尿病（T1D）影响全球超过900万人[1]。T1D是一种自身免疫疾

病，导致胰岛素绝对缺乏，而胰岛素是允许葡萄糖进入细胞并产生能量的激

素。因此，患有T1D的人需要频繁注射胰岛素，并密切监测他们的血糖水

平，例如使用可穿戴连续葡萄糖监测（CGM）设备。通过精心管理的胰岛

素维持健康的血糖水平至关重要：过多的胰岛素可能导致危及生命的低血糖

症，而过少的胰岛素则会导致血糖水平升高，这可能引发许多严重的长期微

血管和大血管并发症。

葡萄糖、餐食摄入和胰岛素随时间的动力学可以通过由微分方程系统

[2,3,4]组成的复杂生理模型来描述，其中模型参数（如胰岛素敏感性）可能

1代码可在/mlm-lab-research/SBI_T1D获取

2Hoangetal.

高度患者特异。从观察数据中识别出特定患者的参数允许创建个体代谢系统

的数字孪生（DT）。这可以改进治疗计划、预测和实时调整，其中D