餐后低血糖与高血糖预测研究综述数据集
该数据集为文本模态的综述性数据集，系统整理了餐后低血糖与高血糖预测领域的研究，汇总了包括人工神经网络、随机森林、支持向量机、LSTM等多种机器学习与深度学习模型的应用与性能信息，主要用于血糖异常预测算法的比较、模型选择参考以及临床辅助决策系统的研究与开发。
基本信息
资源简介
餐后低血糖与高血糖预测研究综述数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Summary of Studies on Postprandial Hypoglycemia and Hyperglycemia Prediction.》。配套论文《Explainable cluster-based learning for prediction of postprandial glycemic events and insulin dose optimization in type 1 diabetes》发表于 PLOS Digital Health（2025），DOI：10.1371/journal.pdig.0000996。源站首次发布：2025-09-16。
【数据内容】
源站原始描述：(ANN: Artificial Neural Network, BG: Blood Glucose, DNN: Deep Neural Network, KNN: K-Nearest Neighbors, LightGBM: Light Gradient Boosting Machine, LR: Logistic Regression, LSTM: Long Short-Term Memory, NB: Naive Bayes, RF: Random Forest, SVC: Support Vector Classifier, SVM: Support Vector Machine.)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 4.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pdig.0000996.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签：interaction analysis revealed、insulin dose optimization、insulin bolus combinations、insulin adjustment module、addressed using global、achieving high performance、postprandial glycemic excursions、personalized ensemble models、postprandial glycemic events、glycemic profiles。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Summary_of_Studies_on_Postprandial_Hypoglycemia_and_Hyperglycemia_Prediction_/30140884
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Rehman, Najib Ur; Contreras, Ivan; Beneyto, Aleix; Vehi, Josep (2025). Summary of Studies on Postprandial Hypoglycemia and Hyperglycemia Prediction.. PLOS Digital Health. Dataset
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是关于餐后低血糖与高血糖预测研究的综述性数据集，汇总了相关研究中使用的机器学习与深度学习模型，包括人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）、长短期记忆网络（LSTM）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯（NB）以及LightGBM等。数据内容主要涉及模型应用、性能对比及血糖预测方法，来源于已发表研究的系统整理，适用于血糖异常预测、机器学习模型比较、临床决策支持系统开发等研究方向。
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