В докладе рассматриваются различные модели гликемии, решающие задачу регрессии в зависимости от воздействия на систему. Описываются подходы, как машинного обучения, так и классические системы дифференциальных уравнений с задержками. Интерпретируемые модели в этой области позволяют замечать различные проявления гомеостаза и регуляторных функций организма. Рассмотрены преимущества моделей отностительно небольшого количества персонализированных данных.

Мурзина А.А. (науч. рук. Гусарова Н.Ф.) Прогнозирование гликемии в условиях малых выборок // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/9999