ARX model for interstitial glucose prediction during and after physical activities
2019
Romero-Ugalde, Hector M. | Garnotel, Mael | Doron, M. | Jallon, P. | Charpentier, G. | Franc, S. | Huneker, E. | Simon, Chantal | Bonnet, S. | Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]) | Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information (CEA-LETI) ; Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) | Diabeloop SAS | Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) | Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon) ; Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA) | Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) ; Université de Lyon | Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition (CarMeN) ; Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) ; Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon) ; Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) | Service Diabète et Endocrinologie ; Centre Hospitalier Sud Francilien | Centre d'études et de recherches pour l'intensification du traitement du diabète (CERITD) | French National Agency ANR TECSAN 2015 (DIABELOOP_AP project).
This paper presents the first autoregressive with exogenous input (ARX) model using energy expenditure, carbohydrates on board, and insulin on board as input to predict interstitial glucose (IG). The proposed model may be used for predicting IG even during physical activity (PA). A population-based model, obtained from a first database composed of 14 type 1 diabetes (T1D) patients, achieved a root-mean-square error (RMSE) of 16.7 +/- 15.6 mg/dL, on IG prediction (30-min ahead) at the end of a PA, on a second database (15 T1D patients). Patient-specific ARX models, obtained on the second database, improved prediction accuracy (RMSE = 7.8 +/- 4.5 mg/dL), outperforming the results found in the literature.
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