Machine Learning-Based Adherence Detection of Type 2 Diabetes Patients on Once-Daily Basal Insulin Injections.

Thyde, Daniel N; Mohebbi, Ali; Bengtsson, Henrik; Jensen, Morten Lind; Mørup, Morten

Thyde, Daniel N; Mohebbi, Ali; Bengtsson, Henrik; Jensen, Morten Lind; Mørup, Morten.

Afiliación

Thyde DN; Department of Applied Mathematics and Computer Science, DTU Compute, Kgs. Lyngby, Denmark.
Mohebbi A; Department of Applied Mathematics and Computer Science, DTU Compute, Kgs. Lyngby, Denmark.
Bengtsson H; Novo Nordisk A/S, Device R&D, Hillerød, Denmark.
Jensen ML; Novo Nordisk A/S, Device R&D, Hillerød, Denmark.
Mørup M; Novo Nordisk A/S, Medical & Science, Søborg, Denmark.

J Diabetes Sci Technol ; 15(1): 98-108, 2021 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32297804

Asunto(s)

Diabetes Mellitus Tipo 1; Diabetes Mellitus Tipo 2; Glucemia; Automonitorización de la Glucosa Sanguínea; Diabetes Mellitus Tipo 2/tratamiento farmacológico; Humanos; Hipoglucemiantes; Insulina; Aprendizaje Automático

Palabras clave

adherence detection; continuous glucose monitoring; deep learning; machine learning; type 2 diabetes; virtual patient

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Diabetes Mellitus Tipo 1 / Diabetes Mellitus Tipo 2 Tipo de estudio: Diagnostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Diabetes Sci Technol Asunto de la revista: ENDOCRINOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Dinamarca

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