【AIバイオニック膵臓】糖尿病患者を救う：AIとPythonで血糖値を安定させよう

バイオニック膵臓が糖尿病患者を救う
AI（人工知能）のアルゴリズムが血糖値を安定させよう
まとめ

AIバイオニック膵臓デバイスが糖尿病患者の生活を楽にしてます。AIが食事の量に合わせてインスリンを計算し、血糖値を安定させます。

Pythonを使って、血糖値とインスリン量の関係を分析するコードを紹介しましょう。

バイオニック膵臓が糖尿病患者を救う

参考

Bionic pancreas makes life easier for diabetics

WINK News

この記事は、糖尿病患者のための新しいデバイス「バイオニック膵臓」について解説しています。

バイオニック膵臓は、食事の炭水化物量のデータを入力する必要がなくなるため、糖尿病患者の負担を軽減します。

食事の大きさを一度入力すると、AI（人工知能）のアルゴリズムが血糖値を安定させるために必要なインスリンの量を正確に計算します。

「バイオニック膵臓」は、彼女の小児内分泌学の専門医がFDA（アメリカ食品医薬品局）によって承認され、市販されているそうです。

AI（人工知能）のアルゴリズムが血糖値を安定させよう

記事では、AIのアルゴリズムが血糖値を安定させていると説明されていますね。

実際にPythonとAIを利用して、血糖値を安定させるサンプルコードを書いてみましょう。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Sample data representing blood sugar levels and insulin dosage for a diabetic patient
data = {
    "Time": ["7:00", "12:00", "18:00", "23:00"],
    "Blood Sugar Level (mg/dL)": [90, 180, 140, 100],
    "Insulin Dosage (Units)": [2, 4, 3, 1]
}

# Create a DataFrame from the sample data
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the relationship between Blood Sugar Level and Insulin Dosage
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df["Time"], df["Blood Sugar Level (mg/dL)"], color='blue', marker='o', label='Blood Sugar Level')
plt.xlabel("Time of Day")
plt.ylabel("Blood Sugar Level (mg/dL)")
plt.title("Blood Sugar Level Throughout the Day")
plt.legend(loc='upper left')

# Create a secondary y-axis to plot Insulin Dosage
ax2 = plt.twinx()
ax2.plot(df["Time"], df["Insulin Dosage (Units)"], color='green', marker='o', label='Insulin Dosage')
ax2.set_ylabel("Insulin Dosage (Units)")
ax2.legend(loc='upper right')

plt.show()