Aug, 2024
FedGlu：基于个性化联邦学习的葡萄糖预测算法，提高血糖波动区域的表现
FedGlu: A personalized federated learning-based glucose forecasting
algorithm for improved performance in glycemic excursion regions
TL;DR本研究解决了糖尿病患者在检测稀有血糖异常事件（如低血糖和高血糖）方面的挑战，同时关注数据隐私问题。提出的新型Hypo-Hyper（HH）损失函数显著提高了在血糖波动区域的预测性能，相较于传统方法，模型在125名患者中实现了46%的改善。通过在联邦学习框架中实施FedGlu，能在保护敏感数据的同时提升检测率，显示出35%的性能提升。