Real-Time Glucose Level Interpretation Using a Fuzzy Logic Framework for Diabetes Management
Notice bibliographique
Résumé
Successful control of diabetes necessitates continuous observation of blood glucose levels and timely intervention to prevent acute complications. Traditional threshold-based systems often fail to capture subtle glucose fluctuations, particularly in real time. This paper presents a fuzzy logic-based system for dynamically assessing diabetes status and determining insulin doses using real-time glucose data from wearable or handheld sensors. Using expert-defined linguistic variables and fuzzy membership functions, the model categorizes glucose levels into clinically meaningful states, such as hypoglycemia, normoglycemia, and hyperglycemia, with graded severity. The fuzzy inference engine generates personalized alerts and dose recommendations based on American Diabetes Association (ADA) guidelines, ensuring medical relevance. The system was implemented using Python and tested across a wide glucose range (40–310 mg/dL). Simulation results showed that the model accurately recommended 0 units at low glucose levels (50–65 mg/dL), small doses at borderline values, and aggressive dosing at critical levels, with smooth transitions between categories. Compared to traditional PID control, the fuzzy logic model offered safer, more conservative dose adjustments and reduced risk of overcorrection. Designed for integration into mobile health platforms and intelligent agents like Furhat, this model represents a major step forward in delivering autonomous, interpretable, and patient-centric diabetes care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».