Hallo zusammen,

ich arbeite an einem Projekt, das eine oft stigmatisierte und medizinisch unterversorgte Schnittstelle adressiert: Typ-1-Diabetes und chronischer Konsum von Stimulanzien (insbesondere Amphetamine).

Wie viele hier wissen, lösen Stimulanzien eine massive Freisetzung von Katecholaminen aus, die als direkte Gegenspieler zu Insulin wirken.

Das führt oft zu einer schweren Insulinresistenz während der Wirkphase ("Peak"), gefolgt von lebensbedrohlichen hypoglykämischen Abstürzen während des "Coming-Downs".

Herkömmliche Therapiemodelle versagen hier oft, da sie diese spezifische hormonelle Dynamik nicht berücksichtigen.

Das Konzept:

Ich habe ein Framework für einen KI-gestützten Prototypen entwickelt, der Nutzern helfen soll, diese "chemische Achterbahn" sicherer zu navigieren.

Die Kernfunktionen umfassen:

Adaptiver ISF (Insulin-Sensitivitäts-Faktor):

- Dynamische Neuberechnung von Korrekturfaktoren basierend auf der Pharmakokinetik der Substanz, um "Insulin-Stacking" zu verhindern.

LSTM-Autoencoder Integration:

- Einsatz von Machine Learning, um metabolische Anomalien in CGM-Datenströmen zu erkennen, die vom individuellen Basisprofil abweichen.

DKA-Risiko-Check:

- Ein prädiktives Modell für diabetische Ketoazidose, das hilft, zwischen einem "harten Down" und einem medizinischen Notfall zu unterscheiden.

Nährstoff-Nudges:

- Fokus auf den Mangel an Magnesium und Mikronährstoffen, der die Insulinresistenz zusätzlich verschärft.

Das Ziel:

Dies ist ein gemeinnütziger Harm-Reduction-Ansatz. Es geht darum, die Rate an Notaufnahme-Einweisungen und Todesfällen durch DKA oder schwere Hypos in einer marginalisierten Gruppe zu senken.

Ich würde mich über euer Feedback freuen!

An die T1-Diabetiker:

Wäre ein "Metabolisches Radar" (Visualisierung von Risikokorridoren) ein Werkzeug, das in Phasen hoher Volatilität hilfreich sein könnte?

An die Entwickler/Data Scientists:

Was haltet ihr davon, Beschleunigungsdaten zu integrieren, um "Sensor Compression Lows" (falsche Werte durch Liegen auf dem Sensor) herauszufiltern?

Eine übersichtlichere Feature-Liste findet ihr hier:

https://predeploy-e7f1f412-diab-harmred-29e8xpow-d8pw6cdwwxjdpcbm.manus.space/#features

Hinweis: Dies ist ein akademisch-konzeptionelles Projekt zur Schadensminimierung und ersetzt keine ärztliche Beratung