Diabetes mellitus ist eine wachsende globale Erkrankung, die einzelne Patient/innen hochgradig beeinträchtigt und eine immer größer werdende finanzielle Belastung für die nationalen Gesundheitssysteme darstellt. Derzeit angewandte Therapiestrategien zielen auf einen möglichst breiten Einsatzbereich ab. Diabetes mellitus verläuft aber höchst individuell und die optimale Therapie kann für verschiedene Patient/innen sehr unterschiedlich sein. Diabetespatient/innen werden laufend mit neuen Medikamenten und Technologien konfrontiert, um die Krankheit besser zu therapieren und das Fortschreiten der Erkrankung einzuschränken. Dadurch stehen Patient/innen und Diabetolog/innen vor der Herausforderung die beste Therapie auszuwählen und die "Stellschrauben" bei komplexen Therapien individuell einzustellen. Dafür stehen ihnen seit kurzer Zeit neue Technologien wie automatische Nahrungsmittel- und Aktivitätserkennung, Lifestyle mHealth Apps und Mustererkennungs-Tools für die optimale Therapiewahl zur Verfügung.
In der Publikation „Towards Personalization of Diabetes Therapy Using Computerized Decision Support and Machine Learning: Some Open Problems and Challenges“ wurden die wichtigsten Parameter zur Personalisierung der Diabetestherapie identifiziert, und es wird die Rolle der Entscheidungsunterstützung und des maschinellen Lernens in der Diabetestherapie diskutiert.
Smart Health
Autoren: Klaus Donsa, Stephan Spat, Peter Beck, Thomas R. Pieber, Andreas Holzinger
DOI: 10.1007/978-3-319-16226-3_10 In book: Smart Health, Chapter: 10, Publisher: Springer International Publishing, Editors: Andreas Holzinger, Carsten Röcker, Martina Ziefle, pp.237-260
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