Neues Deep‑Learning-Modell identifiziert metabolische Subtypen bei Typ‑1‑Diabetes
Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein innovatives, erklärbares Deep‑Learning‑Framework, das die metabolische Heterogenität bei Typ‑1‑Diabetes (T1D) besser abbilden soll. Im Gegensatz zu herkömmlichen Biomarkern wie HbA1c nutzt das Modell kontinuierliche Glukosemessungen (CGM) und Laborprofile, um multimodale zeitliche Einbettungen des individuellen Stoffwechsels zu erzeugen.
