Mejora de la detección de diabetes y predicción de glucosa en sangre utilizando un enfoque novedoso que combina datos sintéticos y del mundo real mediante la integración de TinyML en un E-Nose y análisis de aliento
Autores: Gudiño-Ochoa, Alberto; García-Rodríguez, Julio Alberto; Cuevas-Chávez, Jorge Ivan; Ochoa-Ornelas, Raquel; Navarrete-Guzmán, Antonio; Vidrios-Serrano, Carlos; Sánchez-Arias, Daniel Alejandro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejora de la detección de diabetes y predicción de glucosa en sangre utilizando un enfoque novedoso que combina datos sintéticos y del mundo real mediante la integración de TinyML en un E-Nose y análisis de aliento
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Diabetes mellitus
Nivel de glucosa en sangre
Narices electrónicas
Modelos de aprendizaje automático
Datos sintéticos
TinyML
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La diabetes mellitus, una afección crónica que afecta a millones en todo el mundo, requiere un monitoreo continuo del nivel de glucosa en sangre (BGL).
Descripción
La diabetes mellitus, una afección crónica que afecta a millones en todo el mundo, requiere un monitoreo continuo del nivel de glucosa en sangre (BGL).