Diabetes management via Gaussian process bandits
Gauss süreci haydutları ile şeker hastalığı yönetimi
- Tez No: 695427
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çevrimiçi öğrenme, Online learning
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Şeker hastalığı gibi kronik hastalıkların yönetimi, hasta öznitelikleri ve tedaviye verdiği yanıta göre tedavi rejimlerinin uyarlanmasını gerektirir. Tüm bağlamlarda tüm hastalara uyan tek bir tedavi yoktur; dahası, kabul edilebilir tedaviler kümesi genellikle hastalığın seyrine göre değişir. Bu tezde, değişken bağlamsal Gauss süreci haydutlarını kullanarak zamanla değişen kısıtlar altında tedavi rejimlerini eniyileme problemini ele alıyoruz. Özellikle, yeni tedaviler önerirken, hastanın bağlamını ve kabul edilebilir tedaviler kümesini dikkate alan, değişken kollu bir GP-UCB uyarlaması öneriyoruz. Bayesci yaklaşımımız, hastalara risk değerlendirmesi için kullanılabilecek güven puanları ile birlikte tedavi önerileri sunabilmektedir. Algoritmamız tip 1 şeker hastaları için bolus insülin önermede kullanılmıştır. Algoritmamız FDA onaylı UVa/Padova tip 1 şeker hastalığı simülatörünün açık kaynak uyarlamasıyla gelen bilgisayar ortamındaki deneklerde test edilmiştir. Performansı bir klinisyenle kıyaslanmıştır. Ayrıca, birkaç klinisyen ve hasta ile, onların modelle etkileşime girebileceği arayüzler tasarladığımız bir pilot çalışma sunulmuştur. Bu sırada, gizlilik, güvenlik ve etik ile ilgili konular ele alınmıştır. Simülasyon çalışmaları algoritmamızın geleneksel kan şekeri düzenleme yöntemleriyle en iyi şekilde karşılaştırıldığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Management of chronic diseases such as diabetes mellitus requires adaptation of treatment regimes based on patient characteristics and response. There is no single treatment that fits all patients in all contexts; moreover, the set of admissible treatments usually varies over the course of the disease. In this thesis, we address the problem of optimizing treatment regimes under time-varying constraints by using volatile contextual Gaussian process bandits. In particular, we propose a variant of GP-UCB with volatile arms, which takes into account the patient's context together with the set of admissible treatments when recommending new treatments. Our Bayesian approach is able to provide treatment recommendations to the patients along with confidence scores which can be used for risk assessment. We use our algorithm to recommend bolus insulin doses for type 1 diabetes mellitus patients. We test our algorithm on \textit{in-silico} subjects that come with open source implementation of the FDA-approved UVa/Padova type 1 diabetes mellitus simulator. We also compare its performance against a clinician. Moreover, we present a pilot study with a few clinicians and patients, where we design interfaces that they can interact with the model. Meanwhile, we address issues regarding privacy, safety, and ethics. Simulation studies show that our algorithm compares favorably with traditional blood glucose regulation methods.
Benzer Tezler
- COVID-19 pandemi sürecinin diabetes mellitus olgularında hastalık yönetimi, glisemik kontrol, lipit profili ve vücut kompozisyonu üzerine etkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of the COVID-19 pandemic process on disease management, glicemic control, lipid profile and body composition in diabetes mellitus cases
MERVE ÖZCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Halk SağlığıZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGEHAN AÇIKGÖZ
- Tip 2 diyabetes mellitus nedeniyle uzun süreli ağızdan medikal tedavi ihtiyacı olan hastaların medikal tedaviye bağlılık düzeylerinin değerlendirilmesi
Characterising the adherence and medication management barriers for adults with type 2 diabetes mellitus
BEKİR VURAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Aile HekimliğiKocaeli ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. T. MÜGE ALVUR
- Tip 2 Diyabet hastalarında hasta merkezli iletişimin tedaviye uyuma etkisinde öz yönetimin rolü
The role of self-management in the effect of patient-centered communication on treatment adherence in patients with Type 2 Diabetes
MUHAMMED ENES ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Sağlık YönetimiSelçuk ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜJDAT YEŞİLDAL
- Aile hekimliği polikliniğinde hastalık yönetim platformu üzerinden tarama yapılan hastaların uyku kalitesinin değerlendirilmesi
Evaluation of sleep quality of patients screened via disease management platform in a family medicine clinic
FATİH YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHAT GÜCÜK
