Uncertainty-aware Blood Glucose Prediction from Continuous Glucose Monitoring Data
Dit onderzoek toont aan dat Transformer-modellen met evidentiële outputlagen, getest op het HUPA-UCM-dataset, de meest effectieve en goed gekalibreerde onzekerheidsschattingen bieden voor de voorspelling van bloedglucose en het identificeren van glycemische risico's bij type 1-diabetes.