A hybrid model to predict glucose oscillation for patients with type 1 diabetes and suggest customized recommendations (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRANDÃO, ANAROSA ALVES FRANCO - EP ; BEVILACQUA, JOYCE DA SILVA - IME ; GIANNELLA, MARIA LUCIA CARDILLO CORREA - FM ; PEREIRA, JOÃO PAULO ARAGÃO - EP
- Unidades: EP; IME; FM
- DOI: 10.1007/978-3-030-29513-4_59
- Subjects: EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS; GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL; DIABETES MELLITUS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: Intelligent Systems Conference - IntelliSys
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
PEREIRA, João Paulo Aragão et al. A hybrid model to predict glucose oscillation for patients with type 1 diabetes and suggest customized recommendations. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29513-4_59. Acesso em: 01 maio 2024. -
APA
Pereira, J. P. A., Brandão, A. A. F., Bevilacqua, J. da S., & Giannella, M. L. C. C. (2020). A hybrid model to predict glucose oscillation for patients with type 1 diabetes and suggest customized recommendations. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-29513-4_59 -
NLM
Pereira JPA, Brandão AAF, Bevilacqua J da S, Giannella MLCC. A hybrid model to predict glucose oscillation for patients with type 1 diabetes and suggest customized recommendations [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29513-4_59 -
Vancouver
Pereira JPA, Brandão AAF, Bevilacqua J da S, Giannella MLCC. A hybrid model to predict glucose oscillation for patients with type 1 diabetes and suggest customized recommendations [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29513-4_59 - Software baseado em um modelo híbrido com multiagentes, matemáticos e de aprendizado de máquina, para prever a oscilação da glicose para pacientes com diabetes Tipo 1 e sugerir recomendações personalizadas [Programa de Computador]
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-29513-4_59 (Fonte: oaDOI API)
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